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문제 정의
- 해서 자연어 저장소를 구축하기 위한 방법론이 반드시 연구 되어 져야 한다. 그에 따른 한 방안으로 사용자 정의형 구축방법론을 제시하고자한다. 이는 사용자가 자연어 저장소에 존재하지 않는 새로운 형식의 자연어를 제시하고 이를 사용자간 서로 의미를 부여하며 정의하는 것으로 데이터를 구축해 나가는 것이다.
- 기존의 자연어 질의처리 연구에서 보편적으로 연구해 오던 패턴 분석 후 조합하는 기능적인 측면보다는 이를 포함하는 활용 방법론에 무게를 두고 연구할 계획 이다. 본 논문에서는 자연어 저장소 활용을 위해 검색 예측(Searching prediction), 연관 검색(Coupling Search), 시각화(Visualization)의 3가지 방법론을 제시하고자 한다.
- 이와 함께 사용자로 하여금 제안된 자연어로 검색을 유도하여 시스템 성능 또한 향상 시킬 수 있게 될 것이다. 본 논문은 자연어 저장소 구축을 위한 방법 보다 자연어 저장소 활용에 대한 방법론을 제시하고 있다. 자연어 저장소 구축이 선결 처리되어야 하는 문제를 안고 있다.
- 따라서 사용자가 질의문을 생성할 때, 일상에서 사용하는 자연어를 편하게 입력하여 연동처리 될 수 있다면, 이러한 문제는 해결 될 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 자연어 저장소라는 개념을 도입하여 자동질의응답 처리에 대해 연구하고자 한다. 기존의 자연어 질의처리 연구에서 보편적으로 연구해 오던 패턴 분석 후 조합하는 기능적인 측면보다는 이를 포함하는 활용 방법론에 무게를 두고 연구할 계획 이다.
- 사용자가 일반적으로 매출 내역을 검색하고 뒤이어 상품 구매 가를 검색 한다면, 결과적으로 마진율을 검색할 확률이 높다는 것을 알 수 있다. 총 4단계의 자연어 검색을 진행 하면, 첫 번째 단계 혹은 두 번째 단계에서 매출 내역을 보고 그 다음으로 곧이어 상품 구매 가를 검색하게 된다는 가정 하에 다음 단계에서 바로 확인되지 않아도 대부분의 사용자는 마진율을 보고자 한다는 것이다.
가설 설정
- 사용자가 입력한 자연어를 보다 효과적으로 처리하기 위해서는, 사용자가 입력할 자연어에 대한 데이터를 미리 예측 하여 저장해 두는 것이 기존의 구문 분석적인 방법 보다 효과적일 것이다. 본 논문 에서는 이렇게 미리 예측 된 대용량의 자연어를 마이닝하여 구축한 데이터베이스를 자연어 저장소라고 할 것이다. 구축 될 자연어 저장소에는 검색 예측 영역, 연관 검색 영역 그리고 시각화 영역으로 구분되어진다.
- 사용하는 언어, 입력되는 장소, 시간, 검색하는 사람, 입력주기 등 많은 것을 고려해야 하며, 모두 충족 되게 예측되었다 하여도 그 정확도를 장담하기란 매우 힘들기 때문이다. 사용자가 입력한 자연어를 보다 효과적으로 처리하기 위해서는, 사용자가 입력할 자연어에 대한 데이터를 미리 예측 하여 저장해 두는 것이 기존의 구문 분석적인 방법 보다 효과적일 것이다. 본 논문 에서는 이렇게 미리 예측 된 대용량의 자연어를 마이닝하여 구축한 데이터베이스를 자연어 저장소라고 할 것이다.
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