Core Concepts
말뭉치 토픽 분류를 활용하여 테마별 응용 프로그램에서 검색을 개선하는 방법
Abstract
SeongKu Kang 등이 말뭉치 토픽 분류를 활용하여 테마별 응용 프로그램에서 검색을 개선하는 방법을 제안함
ToTER 프레임워크는 쿼리와 문서의 중심 주제를 식별하고 토픽 관련성을 활용하여 검색을 개선함
ToTER는 검색 공간 조정, 클래스 관련성 학습, 쿼리 보강의 세 가지 전략을 제공함
실험 결과, ToTER는 다른 기술과 비교하여 검색 정확도를 향상시킴
Stats
PLM 기반 검색 모델은 문서 검색을 크게 향상시킴
테마별 응용 프로그램에서 PLM의 효과는 종종 제한됨
사용자 쿼리의 제한된 컨텍스트와 전문화된 검색 의도로 인해 검색이 어려움
Quotes
"말뭉치 토픽 분류를 활용하여 검색을 개선하는 방법을 제안함" - SeongKu Kang 등