A Compound Term Retrieval Model Using Statistical lnformation

통계적 정보를 이용한 복합명사 검색 모델

Compound nouns as a composition of multiple nouns exhibit diverse occurence patterns in the texts and have varying degree of meaning coherence.The problem of compound nouns in information retrieval is to find a method to represent and identify the compositive patterns of each words.This paper explains how the cooccurrence patterns are related with the meaning of each compound noun and the information of such relations that can be mechanically acquired from texts is used in ranking the candidated documents for a given query.The main theme of the paper is that compound nouns can be categorized according to their occurrence patterns of simple nouns and these occurrence patterns can be formalized by statistical analysis without large dictionary or complex compositive rules.Our suggested model achieved about 7.75% improvement over the best precision of the other methods at each recall measurements on Korean test collection.

복합명사는 한국어에서 가장 빈번하게 나타나는 색인어의 한 형태로서,영어권 중심의 정보검색 모델로는 다루기가 어려운 언어 현상의 하나이다.복합명사는 2개 이상의 단일어들의 조합으로 이루어져 있고,그 형태 또한 여러가지로 나타나기 때문에 색인과 검색의 큰 문제로 여겨져 왔다.본 논문에서는 복합명사의 어휘적 정보를 단위명사들의 통계적행태(statistical behavior)에 기반 하여 자동 획득하고,이러한 어휘적 정보를 검색에 적용하는 모델을 제시하고자 한다.본 방법은 색인시의 복합명사 인식의 어려움과 검색시의 형태의 다양성을 극복하는 모델로서 한국어를 포함한 동양권의 언어적 특징을 고려한 모델이다.