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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 67 - 77 (11page)
이용수
초록· 키워드
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이 논문은 BM25 랭킹 알고리즘에 ResNet-Transformer 모델을 사용하여, 웹사이트의 게시글과 상품평 리뷰에 대한 검색 기능을 개선하는 방법을 제안한다. BM25는 사용자 질의와 문서 간의 관
련성을 평가하여 순위화(ranking)하는 알고리즘으로 텍스트 기반 검색에서 광범위하게 사용되고 있다. 하지만 단어의 국소적인 특징 추출과 문장의 맥락을 파악하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 국소적인 특징을 잘 추출하는 ResNet 모델과 문맥을 잘 파악하는 트랜스포머 모델을 결합한 분류 방법을 BM25의 가중치로 적용하여, 검색 기능을 향상시켰다. 테스트 결과 본 논문에서 제시하는 방법이 BM25 대비 nDCG 평가지표는 9.38%, aP@5 평가지표는 11.82% 향상됨을 확인하였다. 이를 통해 논문에서 제시한 방법을 여러 웹사이트의 검색창에 적용하면, 게시글과 상품평 리뷰 검색시에 정확한 결과를 제공해 줄 것으로 기대된다.
련성을 평가하여 순위화(ranking)하는 알고리즘으로 텍스트 기반 검색에서 광범위하게 사용되고 있다. 하지만 단어의 국소적인 특징 추출과 문장의 맥락을 파악하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 국소적인 특징을 잘 추출하는 ResNet 모델과 문맥을 잘 파악하는 트랜스포머 모델을 결합한 분류 방법을 BM25의 가중치로 적용하여, 검색 기능을 향상시켰다. 테스트 결과 본 논문에서 제시하는 방법이 BM25 대비 nDCG 평가지표는 9.38%, aP@5 평가지표는 11.82% 향상됨을 확인하였다. 이를 통해 논문에서 제시한 방법을 여러 웹사이트의 검색창에 적용하면, 게시글과 상품평 리뷰 검색시에 정확한 결과를 제공해 줄 것으로 기대된다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusions
REFERENCES
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문과 함께 이용한 논문
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