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초록·키워드
서로 다른 목적의 분류체계를 연결하는 교차 분류체계 매핑은 보통 두 분류기를 독립 학습해 결합하는 2단계 방식을 사용한다. 이 방식은 분류 오차가 최종 매핑으로 전이되고 학습에서 관측되지 않은 코드 결합을 표현하기 어렵다. 본 논문은 매핑 자체를 하나의 라벨로 보고 문서와 직접 정렬·검색하는 문제로 재정의하고, 문서와 직접 정렬·검색하는 방법을 제안한다. 매핑 라벨은 두 분류 코드 임베딩의 합성으로 표현하며, 양방향 구조적 네거티브 전략으로 두 분류 축의 분리를 유도한다. 이를 통해 미관측 결합까지 좌표로 표현하고, 관측 분포와의 거리로 신규 융합 매핑을 탐지할 수 있다. 두 연계 데이터셋 실험에서 제안 방법은 기존 2단계 방식보다 상위 검색·순위 품질, 롱테일 및 신규 결합 탐지 성능에서 우수한 결과를 보였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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