한글 워드임베딩과 아프리오리를 이용한 검색 시스템의 질의어 확장

Abstract

한글 워드임베딩은 명사 추출과정을 거치지 않으면, 학습에 필요하지 않은 단어까지 학습하게 되어 효율적인 임베딩 결과를 도출할 수 없다. 본 연구는 한글 워드임베딩, 아프리오리, 텍스트 마이닝을 이용하여, 특정 도메인에서 질의어 확장에 의해 보다 효율적으로 답변을 검색할 수 있는 모델을 제안하였다. 워드임베딩과 아프리오리는 질의어에 대해서 의미와 맥락에 따라 연관 단어를 추출하여, 질의어를 확장하는 단계이다. 한글 텍스트 마이닝은 명사 추출, TF-IDF, 코사인 유사도를 이용하여, 유사답변 추출과 사용자에게 답변하는 단계이다. 제안모델은 특정 도메인의 답변을 학습하고, 연관성 높은 질의어를 확장함으로서 답변의 정확성을 높일 수 있다. 향후 연구과제로서, 데이터베이스에 저장된 사용자 질의를 분석하고, 보다 연관성 높은 질의어를 추출하는 연구가 필요하다.