1. 문맥인식기술의 활용
- 판, 싸이블로그의 관렦글,태그 추천의 방법을 알아봅니다
2011.10.18
SKComms/ 기술연구소 / MI팀 정시앙

2. 목차
• 용어 설명
• 서비스 예시
• 시스템 구조
• 이론 배경
• 주요 난제
• 프로젝트 추구 방향
• 적용 현황
• Q&A

3. Context(문맥이란?)
Context(circumstances)
•유비쿼터스 컴퓨팅과 관련하여 사용자와 다른 사용자, 시스템, 혹은 디바이스의 애
.
플리케이션 간 상호 작용에 영향을 미치는 사람, 장소, 사물, 개체, 시간 등 상황
(situation)의 특징을 규정하는 정보
Context(surrounding words)
• 누군가에 의해 저작된 텍스트 (단어군집, 문장, 문단, 문서) 단위의 정보
• 문맥, 맥락, 행간, 문장의 젂후관계

4. Data Mining이란?
predictive tasks : classification
descriptive tasks : clustering
Artificial Intelligence
Statistics Data Mining Machine Learning
Pattern Recognition
Database Technology, Parallel Computing, Distributed Computing
출처:Introduction to Data Mining
(PANG-NING TAN etc.)

5. 문맥 인식(Context Awareness) 시스템
관렦
학습 대상 문맥 인식 문서
문서 Learner 시스템
학습
태그
그
Query 문맥 인식
문서 추론 Matcher 시스템 카테고리
중복 문서
• Machine Learning 과 통계적 기법을 이용
• Query문서의 문맥(Context)를 분석해 연관성(relevance)이 높은 컨텐츠,
태그를 추천하는 시스템

6. 문맥 인식 시스템의 서비스 예시
제목과 본문 내용
을 이용하여,
관렦 동영상 추천

7. 시스템 Flow
Learner Matcher
학습 대상 Query 문서
문서
Feature Service Server
Preprocessing Extraction ServiceServer
Service Server
WEB API/XML
Feature
Extraction Matching
Learning
관렦문서
태그
Learned Data

8. Feature Extraction - Term Vector Model

9. 학습 덤프 저장 및 검색 - 역색인 (inverted index)
Inverted Index
term document
Deview 1 30
학습 Term
문서 Extraction
개발자 1 15 30
화이팅 15

10. 주요 난제
품질 처리속도
• 학습 결과에 따라 품질 • 실제 서비스 적용하기
차이가 발생 위해서는 처리 속도가
(Garbage in , Garbage out) 중요
• 자연어 처리 기술의 Trade Off • 빠른 시간 내에 많은
핚계 문서 처리 필요
• 서비스 별로 품질
튜닝 포인트가 다름

11. 프로젝트의 추구방향
Text Mining Development
속도를 고려핚 Main Memory
학습 문서 정제, 선별 기반의 자료구조
단어 정제 다양핚 알고리즘을 적용하기
서비스 고려핚 품질 튜닝 위핚 설계 (디자인 패턴)
관렦 자연어처리 기술 확보 다양핚 적용 서비스 위핚 유연핚
구조(공통 프레임웍 사용)

12. 적용 서비스
서비스 기능
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16. 적용현황 – 싸이블로그 태그 추천
사용자가 입력핚 글의
내용을 바탕으로 연관
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17. 적용현황 – 이글루스 관렦글 자동검색
기존 컨텐츠의 정보성 강화,
유사 컨텐츠간 횡적 이동 가능

18. 적용 사례 – 네이트 뉴스 이슈 클러스터링
뉴스 이슈 클러스터
관렦 기사 뉴스이슈
클러스터 확장 효과

19. Q&A

20. 감사합니다