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정보 검색 시스템 평가를 위한 균형 테스트 컬렉션 구축
맹성현,이석훈,이준호,이응봉,송사광 한국정보관리학회 1999 정보관리학회지 Vol.16 No.2
There has been some research in Korea on test collections for evaluation of information retrieval (IR) systems. The test collections constructed as an outcome from the research have provided a starting point and opportunities to test Korean IR systems in an objective manner. However, they are well short of the standard practice in the broader IR community in that they are small in their size and usually unbalanced in terms of the characteristics of the documents and the queries (such as the subject domains). In this article, we describe our research effort to alleviate this problem and the resulting test collection, called HANTEC (Hangul TEst Collection). HANTEC is balanced in terms of the subject domains, document lengths, and user types, and currently consists of 120,000 documents divided into three groups: general area, social science area and scienceltechnology area. The 30 queries in the collection are grouped into the same three areas in one dimension and into three distinct user groups in the other dimension. 검색 시스템들의 평가를 위해 국내에서도 테스트 컬렉션에 관한 여러 연구가 진행되어왔다. 그러나 그 규모나 대상 분야가 편중되어 있고 질의 및 문헌 특성의 균형 등에 대한 고려가 반영되어 있지 않아 평가 결과를 객관화하기는 사실상 어려운 실정이다. 본 논문에서는 분야별, 사용자별 균형을 고려한 대규모 테스트 컬렉션인 HANTEC에 대해 기술한다. HANTEC 테스트 컬렉션은 총 12만 건의 문헌집합으로 구성되었는데 일반, 사회과학, 과학기술 각 분야별 4만 건씩으로 특정 분야에 편중되지 않도록 하였고 질의집합도 각 분야별 10개씩 30개로 구성하였다.
점진적으로 계산되는 분류정보와 링크정보를 이용한 하이퍼텍스트 문서 분류 방법
오효정,맹성현,Oh, Hyo-Jung,Myaeng, Sung-Hyoun 한국정보과학회 2002 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.29 No.7
본 논문은 하이퍼텍스트가 갖는 중요한 특성인 링크 정보를 활용한 문서 분류 모델을 제안한다. 제안된 모델의 주안점은 대상 문서와 링크로 연결된 이웃한 문서의 내용 및 범주를 분석하여 대상 문서 벡터를 조정하고, 이를 근거로 대상 문서가 어느 범주에 해당하는지를 결정한다. 또한, 이웃 문서에 포함된 용어를 반영함으로써 대상 문서의 내용을 확장 해석하고, 이웃 문서의 가용 분류 정보가 있는 경우 이를 참조함으로써 정확도 향상을 기한다. 이러한 접근 방법은 일반 웹 환경에 적용할 수 있는데, 특히 하이퍼텍스트를 주제별로 분류하여 관리하는 검색 엔진의 경우 매일 쏟아져 나오는 새로운 문서와 기존 문서간의 링크를 활용함으로써 전체 시스템의 점진적인 분류에 매우 유용하다. 제안된 모델을 검증하기 위하여 Reuter-21578과 계몽사(ETRl-Kyemong) 자료를 대상으로 실험한 결과 최고 18.5%의 성능 향상을 얻었다. As WWW grows at an increasing speed, a classifier targeted at hypertext has become in high demand. While document categorization il quite mature, the issue of utilizing hypertext structure and hyperlinks has been relatively unexplored. In this paper, we propose a practical method for enhancing both the speed and the quality of hypertext categorization using hyerlinks. In comparison against a recently proposed technique that appears to be the only one of the kind, we obtained up to 18.5% of improvement in effectiveness while reducing the processing time dramatically. We attempt to explain through experiments what factors contribute to tile improvement.