초록

용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

오늘날 국내외에 인터넷 보급의 대중화가 점차 확대되고 네트워크을 이용하는 게임의 증가에 따라 게임에 관련된 웹 문서에 대한 사용자의 요구가 증가되고 있다. 기존의 수작업에 의한 색인 방식은 많은 전문인력, 시간, 경비등을 필요로 하기 때문에, 기하급수적으로 증가하는 웹 상의 정보를 처리하기에는 이미 그 한계에 이른 실정이다. 이러한 문제점의 해결을 위해 컴퓨터를 이용한 자동색인 시스템의 개발은 매우 중요하고 시급하다. 더구나 게임 분야에서 있어 신조어는 너무나 급속히 생성되고 있다. 따라서 이러한 신조어 처리는 효과적인 자동색인을 위한 중요한 요소이다. 이 논문에서는 사용자들에게 보다 적합하고 안정적인 게임 정보를 제공하기 위해 게임 용어 사전을 이용한 자동색인과 신조어 처리 시스템을 설계, 구현한다. 자동색인 및 신조어 처리를 위해 게임용어사전, TF-IDF, n-gram 추출법을 이용한다.

오늘날 국내외에 인터넷 보급의 대중화가 점차 확대되고 네트워크을 이용하는 게임의 증가에 따라 게임에 관련된 웹 문서에 대한 사용자의 요구가 증가되고 있다. 기존의 수작업에 의한 색인 방식은 많은 전문인력, 시간, 경비등을 필요로 하기 때문에, 기하급수적으로 증가하는 웹 상의 정보를 처리하기에는 이미 그 한계에 이른 실정이다. 이러한 문제점의 해결을 위해 컴퓨터를 이용한 자동색인 시스템의 개발은 매우 중요하고 시급하다. 더구나 게임 분야에서 있어 신조어는 너무나 급속히 생성되고 있다. 따라서 이러한 신조어 처리는 효과적인 자동색인을 위한 중요한 요소이다. 이 논문에서는 사용자들에게 보다 적합하고 안정적인 게임 정보를 제공하기 위해 게임 용어 사전을 이용한 자동색인과 신조어 처리 시스템을 설계, 구현한다. 자동색인 및 신조어 처리를 위해 게임용어사전, TF-IDF, n-gram 추출법을 이용한다.

AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 이러한 문제점은 자동색인과 새로 발생하는 용어를 처리하는 새로운 색인에 누적시킴으로서 해결할 수 있다. 따라서 이 연구에서는 전문적인 게임용어 사전을 이용한 색인추출과 보다 나은 색인효율을 높이기 위해서 게임명사사전과 n-gram 기법을 이용하여 게임용어를 추출한다. 또한 게임이라는ha 세분화된 분야에있어, 신조어의 기하급수적인 증가는 자동색인에 있어서 치명적인 오류를 범할 수 있으므로 이러한 많은 신조어의 추출에 대한 방안을 제시, 구현한다.
• 따라서 이 연구에서는 전문적인 게임용어 사전을 이용한 색인추출과 보다 나은 색인효율을 높이기 위해서 게임명사사전과 n-gram 기법을 이용하여 게임용어를 추출한다. 또한 게임이라는ha 세분화된 분야에있어, 신조어의 기하급수적인 증가는 자동색인에 있어서 치명적인 오류를 범할 수 있으므로 이러한 많은 신조어의 추출에 대한 방안을 제시, 구현한다. 이 논문의 구성은 2장에서는 자동색인 기법에 대해서 살펴보고, 3 장에서는 게임용어 사전과 n-gram 기법을 이용한 게임용어 자동색인 및 신조어 처리 시스템을 설계 및 구현하고, 5장에서 구현된 자동색인 및 신조어 처리 시스템의 성능을 평가 한다.

가설 설정

• 일반적인 방법으로 사용자에개 몇가지 예를 주어 그중에서 선택하는 방법을 취하고 있지만, 이 방법에 있어 사용자의 무응답의 비율이 너무 높아 현실적인 한계가 있는 실정이다. 따라서 이 논문에서는 사용자가 개임검색엔진을 이용한다는 자체로 어느정도 게임용어에 익숙한 사용자로 가정하며, 일정수 이상의 사용자의 질의가 후보 신조어 데이터 베이스(DB)에 있는 단어의 경우 이것을 신조어라 가정하고 실험을 하였다. 그림 2는 신조어 생성기 수행 순서도이다.

제안 방법

• 따라서 저빈도 용어는 삭제함으로써 후보 신조어 데이터베이스의 크기를 고정시킨다. 또한 사용자의 질의에 있어서도 동일한 용어빈도수가 일정값 이상인 것만을 인정하였다.
• 수행하였다. 실험방법은 수작업으로 추출된 색인어와 이 논문에서 제안한 방법에 의해 추출된 색인어를 비교하여 색인어의 정확율을 측정하는 방법을 사용하였다. 먼저, 실험에 사용된 문헌의 특성을 살펴보면 표2와 같다.
• 이 논문에서 후보 신조어 중에서 신조어를 추출하기 위해 사용자 질의어를 이용하였다. 일반적인 방법으로 사용자에개 몇가지 예를 주어 그중에서 선택하는 방법을 취하고 있지만, 이 방법에 있어 사용자의 무응답의 비율이 너무 높아 현실적인 한계가 있는 실정이다.
• 이 논문에서는 게임 용어 사전과 n~gram 기법을 사용하여 웹 상에서 게임에 관한 정보를 효과적으로 색인 할 수 있는 자동색인 시스템을 설계, 구현하였다. 이를 위해 먼저 자동색인 기법들의 분석을 통하여 자동색인 기법들에 대해 살펴보았다.
• 그림 2는 신조어 생성기 수행 순서도이다. 이 방법에 있어 저빈도 용어가 신조어로 처리되는 것을 방지하기 위해 경계값을 주어 그 경계값 이상의 단어만을 신조어로 선택하는 방법을 사용하였다. 그리고 후보 신조어 데이터베이스에 들어가는 용어들은 가중치를 부여받아 그 값으로 중요도를 결정한다.
• 있는 자동색인 시스템을 설계, 구현하였다. 이를 위해 먼저 자동색인 기법들의 분석을 통하여 자동색인 기법들에 대해 살펴보았다. 이 논문에서 구현한 자동색인 및 신조어 처리시스템은 단순명사 뿐만 아니라 복합명사까지도 효율적으로 색인할 수 있다.

대상 데이터

• 표 3과 표 4와 같다. 여기서 사용자 질의는 2, 345건 이었다.
• 이 논문에서 제안하는 게임 자동색인 기법의 성능을 평가하기 위해 웹 문서상의 게임관련문서들을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험방법은 수작업으로 추출된 색인어와 이 논문에서 제안한 방법에 의해 추출된 색인어를 비교하여 색인어의 정확율을 측정하는 방법을 사용하였다.

이론/모형

• 때문이다. n-gram 추출기법으로 사용자 질의의 잘못된 띄어쓰기나, 복합명사와 같은 어절 단위추출에서 불가능한 색인추출에 대해 정확한 결과를 얻기 위해 사용되었다.
• 여기서 색인어의 정확률은 게임명사사전을 이용한 수치이며 만약 색인어가 사용자 오류로 인해 복합 명사화되었다면 해당 복합명사를 n-gram기법을 이용하여 각각의 단순명사를 별개의 색인어로 간주하였다.

성능/효과

• 예를 들면 “활”, “검”, “칼” 같은 용어가 많기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 한 글자 용어는 어절단위에서 걸러내며 n-gram 추출시에는 한 글자는 색인어로써 가치를 인정하지 않으며 기본적으로 두 글자 이상으로 된 것을 색인 할 가치가 있는 것으로 보았다. 따라서 “항공모함” 이라는 용어가 있올때 n-Grami- 이용할 경우는 “항공”, “공모”, “모함”, “항공모”, “공모함”, “항공모함”이라는 색인어를 검출할 수 있다.
• 또한 후보 신조어 데이터베이스에 가중치를 주어 저빈도 용어의 신조어 처리되는 것을 방지하며, 이러한 신조어 처리를 함으로써 기존의 게임사전만을 이용했을 때 정확률 88.83%에서 91.05%로 전체정확율을 2.21% 올릴 수 있었다. 향후 연구방향으로는 신조어 처리에 있어서 정확률을 높이며 사용자 질의중에서 잘못된 질의를 검증할 수 있는 방안에 대한 연구가 필요하다.
• 이를 위해 먼저 자동색인 기법들의 분석을 통하여 자동색인 기법들에 대해 살펴보았다. 이 논문에서 구현한 자동색인 및 신조어 처리시스템은 단순명사 뿐만 아니라 복합명사까지도 효율적으로 색인할 수 있다.
• 이 논문에서 제안한 자동색인 기법올 사용함으로써 8883%라는 결과를 얻었으며, 신조어 처리를 함으로써 단순히 사전만을 이용하는 결과보다 2.21% 정확률을 높였다. 물론 사용자의 많은 질의어가 들어온다면 신조어 처리에 있어 정확률이 더 높아질수 있다.

후속연구

• 또한 이미지 연구에 관련하여 웹 문서에 포함되거나 연결된 이미지를 설명하는 텍스트를 이용하는 방법에 대한 연구가 필요하다.
• 21% 올릴 수 있었다. 향후 연구방향으로는 신조어 처리에 있어서 정확률을 높이며 사용자 질의중에서 잘못된 질의를 검증할 수 있는 방안에 대한 연구가 필요하다.

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이 논문을 인용한 문헌

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