Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2021.10a
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- Pages.241-246
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- 2021
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- 2005-3053(pISSN)
Extract Snippets Suitable for Search Intent
검색의도에 적합한 스니펫 추출
- Lee, Hyeon-gu (NLP, Naver Corporation) ;
- Yang, Yunyeong (NLP, Naver Corporation) ;
- Kim, Eunbyul (NLP, Naver Corporation) ;
- Cha, Woojune (NLP, Naver Corporation) ;
- Roh, Yunyoung (NLP, Naver Corporation) ;
- Kim, Eunyoung (NLP, Naver Corporation) ;
- Choi, Gyuhyeon (NLP, Naver Corporation) ;
- Shin, Dongwook (NLP, Naver Corporation) ;
- Park, Chanhoon (NLP, Naver Corporation) ;
- Kang, Inho (NLP, Naver Corporation)
- 이현구 (NLP, 네이버) ;
- 양윤영 (NLP, 네이버) ;
- 김은별 (NLP, 네이버) ;
- 차우준 (NLP, 네이버) ;
- 노윤영 (NLP, 네이버) ;
- 김은영 (NLP, 네이버) ;
- 최규현 (NLP, 네이버) ;
- 신동욱 (NLP, 네이버) ;
- 박찬훈 (NLP, 네이버) ;
- 강인호 (NLP, 네이버)
- Published : 2021.10.14
Abstract
스니펫 추출은 정보검색에서 주요한 문서 정보를 짧은 문단 형태로 보여주는 것으로 사용자가 검색결과를 좀 더 효율적으로 확인할 수 있게 도와준다. 그러나 기존 스니펫은 어휘가 일치하는 문장을 찾아 보여주기에 검색의도가 반영되기 어렵다. 또한 의미적 정답을 찾기 위해 질의응답 방법론이 응용되고 있지만 오픈 도메인 환경에서 품질이 낮은 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 스니펫 추출, 의도 부착, 검증 3단계로 스니펫을 추출하여 추출된 스니펫이 질의 의도에 적합하게 추출되도록 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 전통적인 스니펫보다 만족도가 높은 것을 보였고, 스니펫 추출만 했을 때보다 의도 부착, 검증을 하였을 때 정확도가 0.3165만큼 향상되는 것을 보였다.