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인공지능 기법을 적용하는 정보 검색에서 가변율, 친화력 및 연관성의 새로운 품질 척도를 이용하는 딥러닝 기반 정보 검색 방법으로서,검색엔진 선택모듈을 통해서 딥러닝 기반의 지능형 검색엔진의 사용을 선택하는 단계;검색 결과 품질 평가모듈을 통해서 기존의 매칭 기반 검색에서 사용되던 품질 척도가 아닌 새로운 품질 척도를 사용하여 검색결과의 품질을 평가하는 단계; 및상기 검색결과 품질 평가모듈을 통해 평가된 품질을 고려하여, 학습모듈이 순환신경망(RNN, Recurrent Neural Network)과 같은 인공신경망을 통해 학습하는 단계;를 포함하며,상기 가변율은 동일한 질의에 대하여 학습 전 검색보다 지능형 검색엔진을 통한 검색의 품질 향상 정도를 측정하는 품질 척도로서, 하기 수학식1로 산정되고,[수학식 1]여기서 Rel: 상기 검색결과 중에서 검색 의도에 부합하는 결과, Relbefore는 사용자 의도에 부합하는 학습 전 검색 결과, Relafter는 사용자 의도에 부합하는 학습 후 검색 결과이며상기 친화력은 지능형 검색엔진으로 제시된 검색 결과가 사용자 선호도 및 검색 히스토리를 반영한 정도를 확인하는 품질 척도로서, 하기 수학식2로 산정되고,[수학식 2]여기서 Ret는 검색 결과, Pref는 사용자 선호도가 반영된 검색 결과, Ref: 검색 히스토리가 반영된 검색 결과이며,상기 연관성은 지능형 검색엔진으로 제시된 검색 결과 항목들 간의 의미적 유사도 및 상호 관련성을 평가하는 품질 척도로서, 하기 수학식3으로 산정되고,[수학식 3]여기서 i, i+1 및 i+2는 각각 상기 검색 결과에 나타난 항목들, 그리고 Sim(i, i+1), Sim(i+1, i+2)는 상기 검색 결과에 나타난 항목들 간 의미적 유사도인 것을 특징으로 하는 딥러닝 기반 정보 검색 방법
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