지금까지 이용자들은 검색 엔진을 이용할 때 컴퓨터가 인식할만한 단어나 단어 간의 조합으로 원하는 정보를 검색해야 했다. 예컨대, ‘경부고속도에서 막히는 구간’을 알아보고 싶을 때 ‘어디가 막혀요?’라는 자연스러운 문장 대신, ‘경부고속도로’ ‘정체’ ‘구간’ 등 정제된 단어를 조합해야 했다. 특히 단어 단위 검색 시 검색 엔진이 모든 의도에 부합하는 결과를 제공하지 못해, 검색 의도가 다른 이용자의 경우 불필요한 정보 가운데서 원하는 정보를 다시 찾아야 하는 번거로움도 있었다.
네이버는 이용자의 이런 불편함을 덜어주기 위해 네이버가 보유하고 있는 인물, 지역, 국가 등 200만 여 개의 표제어와 지식iN에 존재하는 약 1억 건의 질문 및 질의어를 면밀히 분석했고, 1차로 추출된 데이터에 지난 10년 간 쌓아온 네이버만의 한국어 자연어 처리의 강점을 살려 문법 규칙과 이용자 검색의도 분석 데이터를 더해 지속적으로 검색엔진을 고도화 시켰다. 이로써 이용자는 ‘오늘은 무슨 영화 볼까?’ ‘내일 강원도는 추울까?’ 등과 같은 일상의 문장형 질문을 통해 원하는 정보를 손쉽게 찾을 수 있게 됐다.
네이버는 먼저 이 서비스를 날씨, 교통, 금융, 인물, 영화, 방송, 요리 등 12개 카테고리에 적용시켰으며 향후 점차 적용 분야를 넓히고 문장형 질의 분석 기술 및 자동완성 추천기능을 더욱 정교화시키겠다는 방침이다.
이태호 NHN 검색운영실장은 “오래 축적된네이버의 방대한 검색 데이터의 분석을 기반으로, 이용자들이 보다 편리하게 ‘문장’으로 질문해도 검색 의도를 파악해 더 정확하게 원하는 정보를 제공할 수 있는 수준까지 네이버 검색이 진화했다”며, “앞으로도 ‘컴퓨터’의 언어가 아닌 이용자인 ‘사람’의 관점에서 보다 빠르고 정확하게 원하는 정보를 제공하려는 노력을 계속해 나갈 것”이라고 밝혔다.
서지혜 기자/gyelove@heraldcorp.com
