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문제 정의
- 마지막으로 사용자 프로파일 분석을 봉한 랭크 방법을 제안한다. 따라서 본 연구는 사용자 질의의 의도를 정확히 파악하여 사용자가 선호하는 문서를 찾는 시간을 단축시킬 수 있다.
- 미국의 Maryland 대학에서 연구된 EGTs⑸는 기존의 웹 검색이 갖는 인간이 이해하는 문서를 기계는 이해할 수 없다는 문제점에 대한 해결방안을 제시하였다. EGTs는 자연어로 구성된 질의문을 EGT를 사용하여 BNF(Backus-Naur form) 형태로 재 표현하고 존재하는 웹 페이지들도 EGTS 사용하여 annotation 함으로서 시맨틱 검색을 가능하게 한다.
- 본 논문에서는 웹 문서의 내용에 주석처리를 하여 시맨틱 검색을 할 수 있는 방법울 제안한다. 제안한 방법은 웹 문서를 주석처리 하여 메타데이터暑 생성 하는 단계와 시앤틱 검색하는 단계로 구분 된다.
- 본 논문에서는 정보 검색 시스템의 구축에 있어서 온톨로지를 사용하여 .문서들을 annotation하고 메타데이터를 생성함으로써 시맨틱 검색을 유도하고, 사용자 요구에 해당하는 시맨틱 질의를 자동 생성하여 검색의 정확성과 효율성물 높이는 방법을 제안한다.
- [1]. 본 논문은 도메인에 따른 전문가의 지식이 가미된 정보를 제공하기 위하여 시맨틱 웹을 기반으로 시맨틱 검색 기법에 적합한 모델링(modeling)올 제안한다. 현재까지 제공되는 검색 기술은 텍스트 기반으로 사람의 해석과 판단을 요구하는 방법으로서, 검색엔진은 키워드가 포함된 수없이 많은 웹 문서를 결과로 보여주고, 사용자는 문서흘 하나하나 열어 확인하며 원하는 문서를 찾아야 한다.
- 본 논문은 이러한 기술을 기반오로 정보자원을 비교적 정확하게 검색하기 위한 방법으로 웹 문서에 주석을 추가하여 더 정확한 웨 문서의 내용 검색을 위한 모델을 설계한다. 이러한 검색 모뎰을 봉해서 사용자는 원하는 정보 자원에 보다 쉽고 정확하게 접근할 수 있다.
- 웹 문서를 검색한다. 본 연구는 웹 문서의 정확성과 선호도가 높은 문서를 검색하기 위해서 사용자별 프로파일과 학습 데이터릂 이용한 온톨로지 추론을 제안한다.
- 시맨틱 검색에서 더 정확한 검색과 효율성의 문제는 도메인 몬롤로지를 얼마만큼 정확하고 추론이 가능하게 모델링 할 수 있는가에 있다. 본 연구에서는 사용자의 자연어 질의의 의미를 정확하게 처리하고 더 정확한 검색을 하기 위해서 OWL 온톨로지 언어를 사용하여 온톨로지를 정의한다. 도메인의 범위에 포함되는 질의의 키워드를 클래스(시ass)와 프로퍼티(property)로 정의하여 의미를 추론할 수 있게 하고, 도메인에 관련된 전문가의 지식이 추론될 수 있도록 온톨로지를 모델링한다.
- 프로퍼티로는 협주곡 중에 감정과 계절의 특성이 사랑과 여름인 것을 선택한다. 이와 같이 온 롤로지 상에 정의가 된 키워드에 대해서는 매칭이 가능하지만 온톨로지에 클래스나 프로퍼티로 존재하지 않는 경우에는 키워드로 인식되지 않는다, 본 연구는 이러한 문제를 시앤틱 검색 부분의 질의 확장을 통해서 해결하고, 결과 데이터가 없는 경우를 고려하여 규칙기반 추론엔진을 이용하여 사용자의 요구에 근접한 결과를 제공한다.
가설 설정
- 첫째, 자연어로 입력된 질의를 정확하게 변환하刃 힘들다. 둘째, 오늘의 코스닥 지수는 얼마인가? 와 같은 좀 더 모호한 질의문의 결과를 반환하기 힘들다. 본 연구는 이러한 단점을 해결하기 위해서 도메인에 대한 사전을 이용하여 자연어로 입력된 질의의 의미를 해석하고, 사묭자가 입력할 수 있는 키워드를 도마 I 인별 카테고리로 구분하여 메타데이터를 분류함으로써 모호한 질의를 의미를 더 정확히 해석할 수 있다.
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