One of the difficulties in using the current Boolean-based information retrieval systems is that it is hard for a user, especially a novice, to formulate an effective Boolean query. One solution to this problem is to let the system formulate a query for a user from his relevance feedback documents in this research, an intelligent query reformulation mechanism based on ID3 is proposed and the sensitivity of its retrieval effectiveness, i.e., recall, precision, and E-measure, to various input settings is analyzed. The parameters in the input settings is the number of relevant documents. Experiments conducted on the test set of Medlars revealed that the effectiveness of the proposed system is in fact sensitive to the number of the initial relevant documents. The case with two or more initial relevant documents outperformed the case with one initial relevant document with statistical significances. It is our conclusion that formulation of an effective query in the proposed system requires at least two relevant documents in its initial input set.
협력적 질의 응답은 질의와 데이터에 관한 지식을 이용해서 초기의 질의에 적절한 인접한 정보나 연관된 정보를 제공한다. 본 논문에서는 제시된 질의에 대한 정확한 검색 결과를 보여주지 못하는 경우에 협력적 질의 응답을 지원하기 위하여 지능적인 질의 응답 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 지능적인 질의 응답 시스템은 하이브리드 지식베이스(Hybrid Knowledge Base)를 이용하여 질의 완화 과정을 수행한다. 질의 완화에 사용되는 하이브리드 지식베이스는 구조적인 접근을 위하여 시멘틱 리스트와 규칙 기반의 지식베이스로 구성된다. 또한, 본 논문은 하이브리드 지식베이스를 기반으로 초기의 질의어를 이용하여 질의 재형성을 하기 위하여 질의 완화 알고리즘을 제안한다.
검색 집합에 대한 정확한 지식 없이는 대부분의 사용자가 효율적인 질의 형성에 많은 어려움을 겪고 있다. 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 기반질의 확장 방법을 제안한다.
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.
본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 피드백 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의와의 관련 정도를 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고 피드백 문서들에서 발생 빈도 유사성을 이용하여 초기 질의에 대한 후보 용어의 관련 정도를 산정하며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 질의어를 확장하지 않은 방법, Dec-Hi방법들을 정확률-재현율을 사용하여 평가 하였다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제3권1호
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pp.24-39
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2015
Pre-retrieval query formulation is an important step for identifying local text reuse. Local reuse with high obfuscation, paraphrasing, and translation poses a challenge of finding the reused text in a document. In this paper, three pre-retrieval query formulation strategies for heuristic retrieval in case of low obfuscated, high obfuscated, and translated text are studied. The strategies used are (a) Query formulation using proper nouns; (b) Query formulation using unique words (Hapax); and (c) Query formulation using most frequent words. Whereas in case of low and high obfuscation and simulated paraphrasing, keywords with Hapax proved to be slightly more efficient, initial results indicate that the simple strategy of query formulation using proper nouns gives promising results and may prove better in reducing the size of the corpus for post processing, for identifying local text reuse in case of obfuscated and translated text reuse.
휴대전화의 배경화면을 위한 캐릭터 이미지의 수요가 모바일 컨텐츠 시장에서 빠르게 성장함에도 불구하고 지능형 검색 도구의 부재로 인해 사용자들은 원하는 이미지를 검색하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 검색을 위해 가장 널리 사용되는 내용기반 이미지 검색(Content-Based Image Retrieval; CBIR)이 사용될 수 있겠으나 PC-기반 시스템과는 달리 초기 질의 요구를 만족시킬 수 없는 모바일 응용 소프트웨어의 제약 사항의 극복이 필요하다. 본 연구에서는 적합성 피드백과정에서 얻어진 선호도 정보를 이용하는 협업필터링(Collaborative Filtering; CF) 기법을 사용하여 내용기반 이미지 검색의 초기 질의로 사용될 수 있는 후보이미지의 리스트를 자동 생성하는 IQS-AutoGen이라고 하는 새로운 방법을 제안한다. IQS-AutoGen은 CBIR로부터 피드백된 이미지들에 대한 적합성 정보를 이용하여 목표 사용자와 선호도가 유사한 이웃(neighbor)을 확인하고 이웃들이 선호하는 이미지들의 리스트를 제공하는 CF 프로세스를 통해 CBIR을 위한 초기 질의 집합(Initial Query Set : IQS)을 자동으로 생성한다. 따라서 모바일 사용자는 IQS에 있는 이미지들 중의 하나를 선택하여 CBIR 세션을 위한 질의 이미지로 사용할 수 있게 된다. PC-기반 프로토타입 시스템을 사용하여 실험한 결과로부터 제안한 방법이 모바일 인터넷 환경에서 CBIR의 초기질의 요구를 성공적으로 만족시킬 뿐만 아니라 현재의 검색 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제8권5호
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pp.519-523
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2010
In Gen-2 RFID system, the initial value of $Q_{fp}$, which is the slot-count parameter of Q-algorithm, is not defined in the standard. In this case, if the number of tags within the reader's identification range is small and we let the initial $Q_{fp}$ be large, the number of empty slot will be large. On the other hand, if we let the initial $Q_{fp}$ be small in spite of many tags, almost all the slots will be collided. As a result, the performance will be declined because the frame size does not converge to the optimal point quickly during the query round. In this paper, we propose a scheme to allocate the optimal initial $Q_{fp}$ through the tag number estimation before the query round begins. Through computer simulations, it is demonstrated that the proposed scheme achieves more stable performance than Gen-2 Q-algorithm.
In Gen-2 Q-algorithm, the value of initial $Q_{fp}$ and weight C is not defined in the standard. If we let the initial $Q_{fp}$ be large or small, the number of empty slot will be large during the initial query round or almost all the slots will be collided, respectively. Also, if the reader selects an inappropriate weight, there are a lot of empty or collided slots. As a result, it is anticipated that the performance will be declined because the frame size does not converge to the optimal point quickly during the query round. In this paper, we analyze how the performances of Gen-2 Q-algorithm will be affected by the weight and initial slot-count size.
본 논문에서는 공간 객체들 간의 위상 관계와 방향 관계에 관한 다양한 정성적, 정량적 질의 처리 기능을 제공할 뿐만 아니라, 초기 지식 베이스에 관한 공간 추론을 통해 보다 풍부한 질의 결과를 도출할 수 있는 공간 질의 처리기인 SQUERY를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기는 풍부한 질의 결과 도출을 위해, 초기 공간 지식베이스에 전향 공간 추론을 수행하여 공간 지식베이스를 미리 확장해둔다. 또한, 본 시스템은 공간 객체들 간의 위상 및 방향 관계를 나타내는 정성적 공간 지식들뿐만 아니라, 개별 공간 객체의 기하학적 데이터를 포함하는 정량적 공간 지식들도 기하학적 연산을 통해 공간 질의 처리에 이용할 수 있는 기능을 제공한다. OSM(Open Street Map) 공간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 공간 질의 처리기의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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