최근 동영상을 저장하거나 효과적으로 검색하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 기존 동영상 검색 시스템은 메뉴나 텍스트 기반의 키워드로 동작하는데, 검색을 위한 정보가 빈약하여 많은 동영상이 동시에 검색되는 경우가 많고, 사용자가 해당 시스템을 사용하기 위한 지식이 필요하다. 본 논문에서는 키워드 기반 질의에 비해 사용자의 의도나 다양한 정보를 포함 할 수 있고 이벤트나 사람 뿐 아니라 인간의 기본적인 행동까지 검색하는 자연어 질의 기반 동영상 검색 시스템을 제안한다. 먼저, 사무실에서 수집된 동영상에 대한 도메인 분석을 통해 메타데이터로 이벤트 데이터베이스를 구축하고, 해당 영역에서의 사용자 질의에 대한 전처리 과정과 분석 작업을 통해 스크립트 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축된 시스템을 바탕으로 대화형 질의와 답변 쌍 매칭을 통해 동영상을 검색한다. 10명의 사용자를 대상으로 메뉴 기반 검색 시스템과의 성능 평가와 프로세스 평가 비교 검증을 통해, 성능이나 사용자 만족도면에서 제안하는 시스템이 우수함을 보였다.
웹 문서 검색 시스템 사용자에게 자연어 질의를 입력하는 방법은 가장 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 자연어 질의를 입력하는 웹 문서 검색 시스템을 위해 자연어 처리 기술에 기반하여 사용자의 입력 질의 문장을 구문 분석한 후 검색어를 추출하고 확장하는 다중검색 기법을 제안한다. 질의문에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하며, 검색어가 되는 음역어와 축약어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율과 정확도를 향상시킬수 있음을 보였다.
웹 문서 정색을 위해 키워드와 불리언 연산식을 사용하는 것에 비해 자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 검색 시스템 사용자에게 훨씬 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 사용자가 입력하는 자연어 질의 문장을 구문 분석하고 그 구문 구조에 기반하여 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합 명사를 조합하거나 분할하는 과정을 거치고, 이형 표기 및 축약 표기 용어들에 대해 확장 다중 검색함으로써 웹 정보 검색 시스템의 재현율과 정확도를 높일 수 있다.
자연어 질의문장을 입력하는 방법은 정보 검색 시스템 사용자에게 가장 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 자연어 질의문장을 입력하는 검색 시스템을 위해 자연어 처리 기술에 기반 하여 사용자의 입력 질의 문장을 분석하고 검색어를 확장하는 다중검색 기법을 제안한다. 질의 문에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하고, 이형표기 용어와 축약표기 용어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율을 11.3%, 정확도를 4.7% 높였다.
디지털 도서관은 자연어 문서와 멀티미디어 자료에 대한 정보 검색 엔진을 필요로 하는 가장 중요한 데이터베이스 시스템이다. 이 논문은 자연어 처리 기법의 정보 검색 엔진과 브라우저에 대한 설계와 실험 결과를 소개한다. 자연어 문서에 대한 정보 검색 과정은 어휘 분석, 구문 분석, 스테밍, 주제어 색인 등의 계산학적 처리를 포함한다. 많은 이미지와 이미지의 제목, 그리고 자연어로 기술된 설명 문서를 포함하는 실험적인 데이터베이스 ‘Earth and Space Science’를 통해서 자연어 문서 분석에 기반하는 정보 검색 기능을 실험하였다. 또한 디지털 도서관 환경에서의 멀티미디어 정보 검색 내용 기반의 이미지 검색 엔진과 병행하는 정보 검색 시스템으로서의 가능성을 보여준다.
This article surveys recent research in the area of language modeling (sometimes called statistical language modeling) approaches to information retrieval. Language modeling is a formal probabilistic retrieval framework with roots in speech recognition and natural language processing. The underlying assumption of language modeling is that human language generation is a random process; the goal is to model that process via a generative statistical model. In this article, we discuss current research in the application of language modeling to information retrieval, the role of semantics in the language modeling framework, cluster-based language models, use of language modeling for XML retrieval and future trends.
In this paper, we describe a generation mechanism of semantic-based queries for high accuracy information retrieval and question answering. It is difficult to offer the correct retrieval result because general information retrieval systems do not analyze the semantic of user's natural language question. We analyze user's question semantically and extract semantic features, and we .generate semantic-based queries using them. These queries are generated using the se-mantic-based question analysis grammar and the query generation rule. They are represented as semantic features and grammatical morphemes that consider semantic and syntactic structure of user's questions. We evaluated our mechanism using 100 questions whose answer type is a person in the TREC-9 corpus and Web. There was a 0.28 improvement in the precision at 10 documents when semantic-based queries were used for information retrieval.
Demner-Fushman, Dina;Antani, Sameer;Simpson, Matthew;Thoma, George R.
Journal of Computing Science and Engineering
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제6권2호
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pp.168-177
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2012
The search for relevant and actionable information is a key to achieving clinical and research goals in biomedicine. Biomedical information exists in different forms: as text and illustrations in journal articles and other documents, in images stored in databases, and as patients' cases in electronic health records. This paper presents ways to move beyond conventional text-based searching of these resources, by combining text and visual features in search queries and document representation. A combination of techniques and tools from the fields of natural language processing, information retrieval, and content-based image retrieval allows the development of building blocks for advanced information services. Such services enable searching by textual as well as visual queries, and retrieving documents enriched by relevant images, charts, and other illustrations from the journal literature, patient records and image databases.
정보검색의 방법으로 단일 주제어를 키워드로 색인하여 검색하는 방식이 널리 사용되어 왔으나 문서의 내용을 정확히 표현하기 어렵고 검색 결과의 문서 집합 또한 너무 커서 사용자의 만족도가 낮다. 본 논문에서는 자연언어 처리 기술인 구문 분석 모듈을 도입해 단어 이상의 단위인 구 단위를 색인과 검색의 단위로 삼는 구 단위 색인 및 검색 기법을 사용을 제안한다. 웹 문서들 자체가 갖는 다양한 오류들로 인해 현실적으로 충분히 만족할 만할 우수한 성능의 구문 분석 모듈이 구현되기는 어려우므로 상향식 구문 분석 모듈을 구현하여 완전한 구문 분석 결과를 얻지 못하는 많은 문장에 대해서도 구 단위 색인이 가능하며 단일어 색인보다 식별력이 뛰어나 검색 성능이 향상되고 검색 과정의 부하도 줄일수 있다.
본 논문은 인터넷 기반의 멀티미디어 정보 검색 시스템인 옥서 '95의 정보 색인 및 검색에 대한 설계 및 구현에 대하여 논한다. 정보 구축시 키워드의 확장 개념으로서의 키팩트 추출과 모호성 해소 그리고 키팩트, 하이퍼 문서 및 멀티미디어 데이타의 색인을 한다. 또한 검색시 자연언어 질의에 대한 키팩트의 추출, 확장 및 서열처리를 통하여 사용자가 원하는 정보를 검색하게 한다. 검색대상의 문서로서 백과사전, 신문기사, 기술문서를 다루었으며 여러가지 검색 기능을 설계 및 구현하였다. 전문을 대상으로 색인 및 검색을 하였으며 앞으로 전자도서관이나 정보통신 서비스에 활용할 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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