Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering (한국정보통신학회논문지)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
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Enhancing Snippet Extraction Method using Fuzzy and Semantic Features

퍼지와 의미특징을 이용한 스니핏 추출 향상 방법

  • 박선 (목포대학교 정보산업연구소) ;
  • 이연우 (목포대학교 전자상거래학과) ;
  • 조광문 (목포대학교 정보통신학과) ;
  • 양후열 (목포대학교 전자상거래학과) ;
  • 이성로 (목포대학교 정보전자공학과)
  • Received : 2012.10.05
  • Accepted : 2012.10.25
  • Published : 2012.11.30
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Abstract

This paper proposes a new enhancing snippet extraction method using fuzzy and semantic features. The proposed method creates a delegate of sentence by using semantic features. It extracts snippet using fuzzy association between a delegate sentence and sentence set which well represents query. In addition, the method uses pseudo relevance feedback to expand query which extracts snippet to be well reflected semantic user's intention. The experimental results demonstrate the proposed method can achieve better snippet extraction performance than the previous methods.

본 논문은 퍼지와 의미특징을 이용한 새로운 스니핏 추출의 성능향상 방법을 제안한다. 제안방법은 문장집합의 의미특징을 이용하여 대표문장을 생성하고, 대표문장과 문장집합의 퍼지관계를 이용함으로써 질의를 잘 나타내는 스니핏을 추출한다. 또한 의사연관 피드백을 이용하여 질의를 확장함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비해서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.

Keywords

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