A Study on Query Expansion Using Concept

개념을 이용한 질의 확장에 관한 연구

Without detailed exact knowledge of a retrieval collection, most users find it difficult to formulate effective queries. In fact, most users may spend large amount of time formulating queries in order to obtain their desired result. A method to overcome this difficulty is to use query expansion that reformulates better query from initial query. In this paper we propose concept based query evaluation method using concept of class that retrieved from initial query. This concept is expanded through thesaurus. For efficiency evaluation of query expansion, we defined most critical value through a simulation and compared precision and recall each other.

검색 집합에 대한 정확한 지식 없이는 대부분의 사용자가 효율적인 질의 형성에 많은 어려움을 겪고 있다. 사실 대부분의 사용자는 그들이 필요한 결과를 얻기 위한 질의를 만드는데 많은 시간을 소비하고 있으며, 이러한 어려움을 극복하기 위한 방법 중의 하나가 초기 질의로부터 더 좋은 질의를 형성해 가는 질의 확장이다. 본 연구에서는 초기 질의의 결과로 검색된 클래스가 가지고 있는 개념을 이용하여 질의를 확장하는 개념 기반 질의 확장 방법을 제안한다. 개념은 시소러스에 의해 확장되며, 질의 확장 과정의 효율성을 평가하기 위하여 시뮬레이션을 통한 최적의 검색 효율을 나타내는 임계치를 설정하고 재현율과 정확도를 비교하였다.