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문제 정의
- 이를 위해, 먼저 주어진 코퍼스 중 일부에 대하여 품사 태깅을 한 후 자질로써 사용한다. 그리고 구문 분석을 통하여 실제로 트리플로 구성될 수 있는지 아닌지를 판별하는 것이다. 위 학습 데이터를 활용하여 베이지안 분류기를 학습시키고, 이것을 활용하여 대량의 코퍼스로부터 자동으로 트리플을 추출하는 것이다.
- 이때 의미적인 정보는 고려하지 않고 단지 문법적인 요소만 고려하여 RDF 그래프를 구성하게 된다. 문법적인 요소만 고려하는 비교적 단순한 방법을 사용하더라도, 구성된 RDF 그래프에 대한 탐색을 통해 기존 키워드 방식으로 찾기 어려운 정보들을 검색할 수 있음을 보이고자 한다. 이 논문의 구성은 다음과 같다.
- 본 논문에서는 향상된 위키피디아 정보 검색을 위해 위키피디아 문장들로부터 RDF 트리플을 추출한 후 이를 하나의 RDF 그래프로 변환하는 시스템을 제안하였다. 이때 의미적인 정보는 고려하지 않고, 문법적인 요소만 사용하였다.
- 이러한 구조화되지 않은 데이터에 대해 효과적인 정보 검색을 하기 위해서는 데이터를 기계가 해석할 수 있는 구조화된 형태로 바꾸어야 한다. 본 논문에서는, 자연어 텍스트를 구조화된 형태의 하나인 RDF 그래프 형태로 바꾸는 방법을 제안하고자 한다. 이 때 자연어 텍스트는 매우 다양하고 방대한 범위이기 때문에 본 연구에서는 위키피디아의 영어 문장으로 한정한다.
- DBPedia[1]는 그러한 시도 중 하나로써, 위키피디아의 정보를 RDF 트리플 형태로 바꾸는 것을 목표로 하고 있다. 이를 통해 기존 키워드 방식 검색에 비해 훨씬 정교한 검색 결과를 제공하고자 한다. 하지만 웹상의 많은 데이터가 구조화되지 않은 형태 즉 자연어 텍스트로 존재한다.
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