問題一覧
1
유사도 내적 계수 값 SIM(D1, q) 0.09 SIM(D2, q) 0.21 만약 여기서 적정 수준의 유사도 값(임계치 0.1)을 가지는 문헌을 선택하면 D2가 뜨게 됨. 0.05를 선택하면 둘 다 뜸.
2
주날이출자 언자자저버 1. 주제 2. 날짜 3. 이용조건 4. 출판사 5. 자원명 6. 언어/표현방식 7. 자원식별자 8. 자원유형 9. 저자 10. 버전 IFLA는 퍼버의 모형과 더블린코어를 참조하여 10개의 핵심요소를 제안했다.
3
표제유기발 날언형설주 관식권출범 1. 표제 2. 제작자 3. 유형 4. 기타제작자 (Contributor) 5. 발행처 6. 날짜 7. 언어 8. 형식 9. 설명 10. 주제 11. 관계 12. 식별자 Identifier 13. 권한 Rights 14. 출처 15. 범위 Coverage
4
고확구선반수 고유성: 자원의 고유한 특성을 기술 요소로 선정한다. 확장성: 규정된 핵심요소 이외에 부가적인 내용이나 특성을 위한 기술 요소를 사용할 수 있다. 구문독립성: 응용분야나 인코딩기법을 규정하지 않는다. 선택성: 각 요소의 사용 여부를 강제하지 않는다. 반복성: 모든 기술요소들은 반복적으로 사용할 수 있다. 수정가능성: 한정어를 사용하여 세부사항을 조절할 수 있다
5
• 문헌집단: 학습, 입력, 검증 문헌 • 분류자질: 문헌의 주요 단어들 • 분류기: 문헌을 분류하는 알고리즘
6
유용성: 유탐사지 1. 유용성: 자신이 원하는 것에 유용하게 활용하는 정도 2. 탐색성: 정보를 검색하는 과정에서 얼마나 많은 노력, 과정, 시간 등이 요구되는가 3. 사용 용이성: 사용자가 검색 인터페이스에 접근하고, 정보를 검색하며, 산출물을 활용하는 과정에서 유틸리티 기능의 편리성, 친절성, 이해가능성, 적합성, 다양성을 망라하는 개념 4. 사용자 지원성: 인터페이스 개발자가 사용자에게 제공하는 교육훈련, 각종 문서, 도움 서비스 등 기술적/정책적/제도적 지원의 망라성
7
학습 문헌 > 자동색인 > 분류자질 선정 > 문헌표현 > 분류기 > 문헌범주 판정
8
학습문헌의 집합으로부터 '자동색인의 기법'을 활용하여 색인 용어들이 선택 된다.
9
단어 빈도기법(단어빈도, 문헌빈도, 역문헌빈도등) 정보이론적 기법: 상호정보량(mutual information), 정보획득량(information gain) 기타 기법: 카이제곱통계량(χ2) 등 대체로 일정한 수준의 출현 빈도를 가지는 단어들을 선택 → 위 선정기법들을 적용하여 특정한 수만큼의 분류 자질을 최종적으로 선정.
10
사용성 평가의 5가지 요소: 이학운선준 이해가능성: 이용자가 시스템을 보고 특정 작업을 수행하기 위한 기능의 수행절차를 이해할 수 있는가 학습성: 이용자가 시스템을 활용하면서 얼마나 쉽게 해당 소프트웨어를 배울 수 있는가 운영성: 이용자가 시스템의 기능을 작동시키고 통제할 수 있는가 선호성: 이용자가 시스템을 선호할만한 특성을 가지고 있는가 준수성: 시스템이 관련된 표준, 스타일 지침 및 제약 등을 준수하는가
11
질의q의 재현율 = 3/10(30%) 질의q의 정확률 = 3/8(37.5%) 0.375 재현율 = 검색된 적합문헌수 / 적합문헌총수 정확률 = 검색된 적합문헌수 / 검색된 문헌총수
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재현율: 시스템이 소장한 적합 문헌 중 검색된 적합 문헌의 비율 정확률: 검색된 문헌들 가운데 적합 문헌의 비율(얼마나 많은 문헌이 적합한지. ) 재현율 70%, 정확률 40%면, 적합 문헌 중 의 70%가 검색되었음을 의미하고, 정확률 40%란 검색된 문헌 가운데 40%가 적합문헌임을 의미한다.
13
검색대상 문헌이 방대하면 결과가 수백만 건에 이를 수도 있다. 하지만 어렵다고해서 적합성을 계산하지 않을 수는 없으니, 적합성에 따라 순위화하여 보여주고 사용자가 스스로 적합한 것을 검색할 수 있도록 한다. 검색질의와 검색된 문헌의 유사도를 계산하여 유사도가 높은 문헌들로부터 우선적으로 배열하고자 하는 목적에서 시도한다.( 벡터공간 모델, 확장 불리언 모델, 확률 모델 등에서 시도) 하이퍼링크 기반의 웹문헌들을 대상으로 하는 검색환경에서 부각된다. 가장 대표적인 순위 평가 방법은 무엇이 있는가?: 구글의 PageRank 알고리즘, HITS 알고리즘
14
문헌의 원문 초록 표제 메타데이터요소 등
15
범주화는 망라성과 상호배타성의 원칙
16
완전매칭, 부분매칭, 위치매칭, 범위매칭
17
탐색기능
18
탐색적 메타데이터
19
전체 문헌 수 / 해당 용어가 등장한 문헌 수
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1
유사도 내적 계수 값 SIM(D1, q) 0.09 SIM(D2, q) 0.21 만약 여기서 적정 수준의 유사도 값(임계치 0.1)을 가지는 문헌을 선택하면 D2가 뜨게 됨. 0.05를 선택하면 둘 다 뜸.
2
주날이출자 언자자저버 1. 주제 2. 날짜 3. 이용조건 4. 출판사 5. 자원명 6. 언어/표현방식 7. 자원식별자 8. 자원유형 9. 저자 10. 버전 IFLA는 퍼버의 모형과 더블린코어를 참조하여 10개의 핵심요소를 제안했다.
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표제유기발 날언형설주 관식권출범 1. 표제 2. 제작자 3. 유형 4. 기타제작자 (Contributor) 5. 발행처 6. 날짜 7. 언어 8. 형식 9. 설명 10. 주제 11. 관계 12. 식별자 Identifier 13. 권한 Rights 14. 출처 15. 범위 Coverage
4
고확구선반수 고유성: 자원의 고유한 특성을 기술 요소로 선정한다. 확장성: 규정된 핵심요소 이외에 부가적인 내용이나 특성을 위한 기술 요소를 사용할 수 있다. 구문독립성: 응용분야나 인코딩기법을 규정하지 않는다. 선택성: 각 요소의 사용 여부를 강제하지 않는다. 반복성: 모든 기술요소들은 반복적으로 사용할 수 있다. 수정가능성: 한정어를 사용하여 세부사항을 조절할 수 있다
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• 문헌집단: 학습, 입력, 검증 문헌 • 분류자질: 문헌의 주요 단어들 • 분류기: 문헌을 분류하는 알고리즘
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유용성: 유탐사지 1. 유용성: 자신이 원하는 것에 유용하게 활용하는 정도 2. 탐색성: 정보를 검색하는 과정에서 얼마나 많은 노력, 과정, 시간 등이 요구되는가 3. 사용 용이성: 사용자가 검색 인터페이스에 접근하고, 정보를 검색하며, 산출물을 활용하는 과정에서 유틸리티 기능의 편리성, 친절성, 이해가능성, 적합성, 다양성을 망라하는 개념 4. 사용자 지원성: 인터페이스 개발자가 사용자에게 제공하는 교육훈련, 각종 문서, 도움 서비스 등 기술적/정책적/제도적 지원의 망라성
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학습 문헌 > 자동색인 > 분류자질 선정 > 문헌표현 > 분류기 > 문헌범주 판정
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학습문헌의 집합으로부터 '자동색인의 기법'을 활용하여 색인 용어들이 선택 된다.
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단어 빈도기법(단어빈도, 문헌빈도, 역문헌빈도등) 정보이론적 기법: 상호정보량(mutual information), 정보획득량(information gain) 기타 기법: 카이제곱통계량(χ2) 등 대체로 일정한 수준의 출현 빈도를 가지는 단어들을 선택 → 위 선정기법들을 적용하여 특정한 수만큼의 분류 자질을 최종적으로 선정.
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사용성 평가의 5가지 요소: 이학운선준 이해가능성: 이용자가 시스템을 보고 특정 작업을 수행하기 위한 기능의 수행절차를 이해할 수 있는가 학습성: 이용자가 시스템을 활용하면서 얼마나 쉽게 해당 소프트웨어를 배울 수 있는가 운영성: 이용자가 시스템의 기능을 작동시키고 통제할 수 있는가 선호성: 이용자가 시스템을 선호할만한 특성을 가지고 있는가 준수성: 시스템이 관련된 표준, 스타일 지침 및 제약 등을 준수하는가
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질의q의 재현율 = 3/10(30%) 질의q의 정확률 = 3/8(37.5%) 0.375 재현율 = 검색된 적합문헌수 / 적합문헌총수 정확률 = 검색된 적합문헌수 / 검색된 문헌총수
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재현율: 시스템이 소장한 적합 문헌 중 검색된 적합 문헌의 비율 정확률: 검색된 문헌들 가운데 적합 문헌의 비율(얼마나 많은 문헌이 적합한지. ) 재현율 70%, 정확률 40%면, 적합 문헌 중 의 70%가 검색되었음을 의미하고, 정확률 40%란 검색된 문헌 가운데 40%가 적합문헌임을 의미한다.
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검색대상 문헌이 방대하면 결과가 수백만 건에 이를 수도 있다. 하지만 어렵다고해서 적합성을 계산하지 않을 수는 없으니, 적합성에 따라 순위화하여 보여주고 사용자가 스스로 적합한 것을 검색할 수 있도록 한다. 검색질의와 검색된 문헌의 유사도를 계산하여 유사도가 높은 문헌들로부터 우선적으로 배열하고자 하는 목적에서 시도한다.( 벡터공간 모델, 확장 불리언 모델, 확률 모델 등에서 시도) 하이퍼링크 기반의 웹문헌들을 대상으로 하는 검색환경에서 부각된다. 가장 대표적인 순위 평가 방법은 무엇이 있는가?: 구글의 PageRank 알고리즘, HITS 알고리즘
14
문헌의 원문 초록 표제 메타데이터요소 등
15
범주화는 망라성과 상호배타성의 원칙
16
완전매칭, 부분매칭, 위치매칭, 범위매칭
17
탐색기능
18
탐색적 메타데이터
19
전체 문헌 수 / 해당 용어가 등장한 문헌 수