• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권11호
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• pp.67-77
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• 2024

이 논문은 BM25 랭킹 알고리즘에 ResNet-Transformer 모델을 사용하여, 웹사이트의 게시글과 상품평 리뷰에 대한 검색 기능을 개선하는 방법을 제안한다. BM25는 사용자 질의와 문서 간의 관련성을 평가하여 순위화(ranking)하는 알고리즘으로 텍스트 기반 검색에서 광범위하게 사용되고 있다. 하지만 단어의 국소적인 특징 추출과 문장의 맥락을 파악하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 국소적인 특징을 잘 추출하는 ResNet 모델과 문맥을 잘 파악하는 트랜스포머 모델을 결합한 분류 방법을 BM25의 가중치로 적용하여, 검색 기능을 향상시켰다. 테스트 결과 본 논문에서 제시하는 방법이 BM25 대비 nDCG 평가지표는 9.38%, aP@5 평가지표는 11.82% 향상됨을 확인하였다. 이를 통해 논문에서 제시한 방법을 여러 웹사이트의 검색창에 적용하면, 게시글과 상품평 리뷰 검색시에 정확한 결과를 제공해 줄 것으로 기대된다.