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문제 정의
- 그렇다면 대부분을 차지하는 한 번의 편집 연산을 가지는 질의어들이 어떤 연산들로 구성이 되어 있는지 확인해 보도록 하자.
- 두 파이차트에서 보는 것과 같이 교체연산이 가장 빈번한데, 그렇다면 어떤 문자들의 교체 연산이 가장 많은지 확인해 보도록 하자.
- 이는 전체 교정오류가 있었던 질의어들의 42%에 육박하는 양으로 상당히 많은 수의 교정 오류가 외래어로 인해 야기되었음을 알 수 있었다. 따라서 외래어 관련 속성을 추가하는 과정을 통해서 어느 정도 성능 향상을 꾀할 수 있을 거라 예상해 본다.
- 하지만 이런 종류의 질의어는 대부분 인기 질의어나 의도가 분명한 네비게이셔널 질의어(navigational queries) 일가능성이 매우 높다. 따라서 이를 해결하기 위해 미리 편집된 예외사전을 구축해 활용하는 방법을 생각해 볼 수 있을 것이다.
- 시간을 가져보기로 하겠다. 또한 랜덤 샘플링 된 질의어와 테스트를 위한 학습 데이터를 기반으로 한국어검색 서비스에서 발생된 질의어들의 여러 특징들과 오타 양상들을 살펴보겠다. 그리고 3장에서는 질의어 오타 교정 시스템의 핵심 알고리즘인 노이즈 채널 모델을 설명하고 이를 구성하는 에러모델 (error model), 언어모델 (language model)을 설명하겠다.
- 본 논문에서는 지금까지 국내에서 많이 다뤄지지 않았던 질의어 오타 패턴을 분석해보았다. 그리고 오타 패턴 분석 자료를 기반으로 만들어본 교체 확률 테이블을 로그를 기반으로 구축된 에러모델과 비교 작업을 했으며 둘 사이에 상당한 상관관계가 있음을 알 수 있었다.
- 이 절에서는에서 소개한 한글 질의어들에 대해서길 이의 분포가 어떻게 되는지 살펴볼 것이다.
- 일단 2.1 장에서 한글과 숫자가 섞여 나오는 것까지 한글 질의어라고 분류 했으므로 과연 한글 자소, 숫자, 공백 그리고 분류자들의 빈도는 어떻게 되는지 살펴보겠다.
- 지금까지 한글 질의어들이 어떤 오타 경향이 있는지 표로 살펴봤는데, 그렇다면 가장 많은 연산인 교체 연산이 어떤 문자에서 많이 일어나는지 살펴보도록 하겠다.
가설 설정
- 1) 사용자 입력 질의어를 지속적으로 로깅한다.
- 1) 오타, 정타를 모두 키스트로크(keystroke)로 변환 시킨다.
- 따라서 우리는 w.V 문자열 사이의 편집거 리를 구하면 에러모델을 계산할 수 있을 것이다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.