KR20220052581A

KR20220052581A - 검색 질의의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법 및 시스템

Info

Publication number: KR20220052581A
Application number: KR1020200136696A
Authority: KR
Inventors: 박찬훈; 이지현; 이윤동; 박지현; 김은진; 박휘호; 박소라; 허아영; 김진희
Original assignee: 네이버 주식회사
Priority date: 2020-10-21
Filing date: 2020-10-21
Publication date: 2022-04-28
Also published as: JP2022068101A; KR102536775B1

Abstract

본 개시의 일 실시예에 따르면, 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 검색 질의의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법에 관한 것이다. 검색 질의의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법은, 사용자 단말로부터 검색 질의를 수신하는 단계, 검색 질의로부터 추출된 하나 이상의 질의 의도를 기초로 검색 질의에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정하는 단계 및 하나 이상의 질의 패턴 타입을 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정하는 단계를 포함한다.

Description

검색 질의의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR PROVIDING SEARCH RESULTS INCORPORATING THE INTENT OF SEARCH QUERY}

본 개시는 검색 질의의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법 및 시스템에 관한 것으로, 구체적으로 검색 질의로부터 추출된 질의 의도에 대응하는 콘텐츠 및 스니펫을 제공하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

스마트폰 등과 같은 모바일 기기의 확산 및 인터넷의 발달로 사용자들은 일상 생활에서 쉽고 빠르게 원하는 검색 결과를 얻기 위해, 검색 기능을 갖는 애플리케이션에서 검색어를 입력하고, 그에 따른 검색 결과로 다양한 콘텐츠를 접할 수 있다. 사용자가 검색어를 입력하면, 검색 시스템은 검색어로부터 추출한 키워드를 포함하는 콘텐츠를 데이터베이스에서 추출하여 검색 결과로서 제공한다. 이러한 검색 시스템은 검색어와 콘텐츠 간의 키워드 매칭 정도에 따라 콘텐츠의 랭킹을 결정하고, 결정된 랭킹에 따라 콘텐츠를 배열하여 사용자에게 제공할 수 있다. 다시 말해, 검색어와 키워드 매칭 정도가 높은 콘텐츠가 상위에 랭크(rank)될 수 있고, 그에 따라 키워드 매칭 정도가 높은 콘텐츠가 사용자에게 우선적으로 제공될 수 있다.

이 경우, 사용자는 특정 정보 및 콘텐츠를 제공받고자 하는 명확한 의도를 갖고 검색어를 입력할 수 있다. 종래의 검색 결과 제공 방법의 경우, 검색어와의 키워드 매칭 정도에 따라 콘텐츠의 랭킹을 결정하고, 결정된 랭킹을 기초로 콘텐츠를 제공하므로, 검색 결과가 사용자의 검색 의도를 정확히 반영하지 못한다는 문제가 있다. 따라서, 사용자는 자신의 검색 의도를 충족시키는 콘텐츠를 찾기 위해, 검색 결과로 출력되는 콘텐츠들을 순서대로 일일이 확인하거나 다른 키워드 조합을 이용하여 재검색을 실행해야 하는 불편함이 있다.

본 개시는 상기와 같은 문제를 해결하기 위한 검색 질의의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법, 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램 및 장치(시스템)를 제공한다.

본 개시는 방법, 장치(시스템) 또는 판독 가능 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 포함한 다양한 방식으로 구현될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따른 적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 검색 질의의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법은 사용자 단말로부터 검색 질의를 수신하는 단계, 검색 질의로부터 추출된 하나 이상의 질의 의도를 기초로 검색 질의에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정하는 단계 및 하나 이상의 질의 패턴 타입을 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따른 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램이 제공된다.

본 개시의 일 실시예에 따른 검색 질의의 의도를 반영한 검색 결과 제공 시스템은, 통신 모듈, 메모리 및 메모리와 연결되고, 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 적어도 하나의 프로그램은, 사용자 단말로부터 검색 질의를 수신하고, 검색 질의로부터 추출된 하나 이상의 질의 의도를 기초로 검색 질의에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정하고, 하나 이상의 질의 패턴 타입을 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정하기 위한 명령어들을 포함한다.

본 개시의 다양한 실시예에서 사용자에 의해 입력된 검색 질의로부터 질의 의도를 파악하고, 질의 의도에 맞는 랭킹 팩터(ranking factor)를 동적으로 적용하여 콘텐츠를 순위화(rank)함으로써, 사용자 니즈(needs)에 맞는 콘텐츠를 우선적으로 제공할 수 있다. 즉, 사용자는 검색 결과로서, 단순히 검색 질의의 키워드와 매칭되는 콘텐츠가 아닌, 사용자의 질의 의도에 대응하는 콘텐츠를 우선적으로 제공받을 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예에서 질의 의도별로 대응하는 스니펫을 미리 추출해두고, 사용자에 의해 검색 질의가 입력되면, 검색 질의의 질의 의도에 맞는 스니펫을 실시간으로 선택하여 사용자에게 제공할 수 있다. 따라서, 사용자는, 콘텐츠의 본문 중에서 단순히 획일적으로 검색 질의와 키워드 매칭되는 부분을 포함하는 스니펫이 아닌 사용자의 질의 의도에 대응하는 일부분 즉, 사용자가 실제로 제공받고자 하는 대상 정보 및 콘텐츠를 포함하는 부분을 포함하는 스니펫을 제공받을 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예에서 콘텐츠의 텍스트뿐만 아니라 문서 내용, 텍스트 구조, 첨부파일, 이미지 등을 분석하므로, 검색 질의의 질의 의도에 부합하는 콘텐츠 및 스니펫을 더욱 정확하게 추출할 수 있다.

본 개시의 다양한 실시예에 따르면, 스니펫에서 질의 의도에 대응하는 영역이 강조되므로, 사용자는 가독성이 높은 스니펫을 제공받을 수 있다.

본 개시의 실시예들은, 이하 설명하는 첨부 도면들을 참조하여 설명될 것이며, 여기서 유사한 참조 번호는 유사한 요소들을 나타내지만, 이에 한정되지는 않는다.
도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말의 화면을 통해 사용자가 검색 질의에 대한 검색 결과를 제공받는 예시를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 복수의 사용자 단말이 정보 처리 시스템과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다.
도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말 및 정보 처리 시스템의 내부 구성을 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 프로세서의 상세 블록도이다.
도 5는 본 개시의 다른 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 프로세서의 상세 블록도이다.
도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 검색 질의의 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 8은 본 개시의 다른 실시예에 따른 검색 질의의 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 개시의 또 다른 실시예에 따른 검색 질의의 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 검색 질의의 질의 의도에 따라 상이한 스니펫을 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 검색 질의의 질의 의도와 연관된 영역이 강조된 스니펫을 제공하는 예시를 나타내는 도면이다.

이하, 본 개시의 실시를 위한 구체적인 내용을 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 다만, 이하의 설명에서는 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있는 경우, 널리 알려진 기능이나 구성에 관한 구체적 설명은 생략하기로 한다.

첨부된 도면에서, 동일하거나 대응하는 구성요소에는 동일한 참조부호가 부여되어 있다. 또한, 이하의 실시예들의 설명에 있어서, 동일하거나 대응되는 구성요소를 중복하여 기술하는 것이 생략될 수 있다. 그러나, 구성요소에 관한 기술이 생략되어도, 그러한 구성요소가 어떤 실시예에 포함되지 않는 것으로 의도되지는 않는다.

개시된 실시예의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나, 본 개시는 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 본 개시가 완전하도록 하고, 본 개시가 통상의 기술자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것일 뿐이다.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 개시된 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다. 본 명세서에서 사용되는 용어는 본 개시에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 관련 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서, 본 개시에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 개시의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.

본 명세서에서의 단수의 표현은 문맥상 명백하게 단수인 것으로 특정하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 또한, 복수의 표현은 문맥상 명백하게 복수인 것으로 특정하지 않는 한, 단수의 표현을 포함한다. 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 포함한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.

또한, 명세서에서 사용되는 '모듈' 또는 '부'라는 용어는 소프트웨어 또는 하드웨어 구성요소를 의미하며, '모듈' 또는 '부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '모듈' 또는 '부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서, '모듈' 또는 '부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 또는 변수들 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들은 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '모듈' 또는 '부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '모듈' 또는 '부'들로 더 분리될 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, '모듈' 또는 '부'는 프로세서 및 메모리로 구현될 수 있다. '프로세서'는 범용 프로세서, 중앙 처리 장치(CPU), 마이크로프로세서, 디지털 신호 프로세서(DSP), 제어기, 마이크로제어기, 상태 머신 등을 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. 몇몇 환경에서, '프로세서'는 주문형 반도체(ASIC), 프로그램가능 로직 디바이스(PLD), 필드 프로그램가능 게이트 어레이(FPGA) 등을 지칭할 수도 있다. '프로세서'는, 예를 들어, DSP와 마이크로프로세서의 조합, 복수의 마이크로프로세서들의 조합, DSP 코어와 결합한 하나 이상의 마이크로프로세서들의 조합, 또는 임의의 다른 그러한 구성들의 조합과 같은 처리 디바이스들의 조합을 지칭할 수도 있다. 또한, '메모리'는 전자 정보를 저장 가능한 임의의 전자 컴포넌트를 포함하도록 넓게 해석되어야 한다. '메모리'는 임의 액세스 메모리(RAM), 판독-전용 메모리(ROM), 비-휘발성 임의 액세스 메모리(NVRAM), 프로그램가능 판독-전용 메모리(PROM), 소거-프로그램가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거가능 PROM(EEPROM), 플래쉬 메모리, 자기 또는 광학 데이터 저장장치, 레지스터들 등과 같은 프로세서-판독가능 매체의 다양한 유형들을 지칭할 수도 있다. 프로세서가 메모리로부터 정보를 판독하고/하거나 메모리에 정보를 기록할 수 있다면 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다고 불린다. 프로세서에 집적된 메모리는 프로세서와 전자 통신 상태에 있다.

본 개시에서, '검색 질의(search query)'는 검색 엔진을 통해 입력되고 검색될 수 있는 텍스트(예를 들어, 키워드, 단어, 구절, 문장 등)를 포함할 수 있으나, 이에 한정하지 않는다. 예를 들어, 검색 질의는 사용자가 웹 브라우저 또는 검색 애플리케이션과 같은 검색 프로그램의 입력 UI를 통해 입력하는 텍스트를 포함하거나, 사용자가 검색 프로그램이 제공하는 검색어 리스트 중 어느 하나를 클릭을 통해 선택할 수 있는 텍스트를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 검색어는, 텍스트에 한정하지 않고, 이미지, 영상, 음성, 소리 등과 같은 멀티미디어 콘텐츠로부터 추출될 수 있는 텍스트 또는 정보를 포함할 수 있다.

본 개시에서, '질의 의도'는 사용자가 검색 질의를 통해 검색하려는 목적 또는 검색 질의를 통해 검색하여 실질적으로 얻고자 하는 대상 정보를 지칭할 수 있다. 예를 들어, 질의 의도는, 사용자가 입력한 검색 질의에 포함된 키워드, 단어 또는 구절의 적어도 일부를 통해 표현되거나 추출될 수 있다. 예를 들어, 사용자가 '요즘 유행하는 노래'라는 검색 질의를 통해 검색하려는 목적은, 최근(예를 들어, 최근 1주일 또는 1개월 내)에 대중에 의해 청취 또는 선택되고 있는 노래'에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이러한 질의 의도는, 검색 질의에 포함된 키워드들 중의 하나 이상 또는 해당 키워드와 연관된 다른 키워드, 기호, 숫자, 식별자 등으로 표현될 수 있다.

본 개시에서, '질의 패턴(query pattern)'은 검색 질의의 질의 의도를 나타내는 키워드 또는 정보일 수 있다. 예를 들어, '요즘 유행하는 노래'라는 검색 질의의 질의 패턴은 키워드 '요즘'으로 표현될 수 있다. 또한, 본 개시에서, '질의 패턴 타입(query pattern type)'은, 검색 질의의 질의 패턴의 유형을 나타내는 정보 또는 기호일 수 있다. 예를 들어, '요즘 유행하는 노래'라는 검색 질의의 질의 패턴인 '요즘'은 이를 나타내거나 식별할 수 있는 고유 정보 또는 식별자(예를 들어, 첫번째 자리 비트가 1로 표현된 4자리의 이진수 '0x0001')로 표현된 질의 패턴 타입을 가질 수 있다.

본 개시에서, '랭킹 팩터(ranking factor)'는 검색 질의에 기초한 검색 결과들의 순위 또는 랭킹을 결정하는 하나 이상의 인자를 지칭할 수 있다. 랭킹 팩터는, 다양한 형태의 콘텐츠(예를 들어, 텍스트, 이미지 또는 영상을 포함하는 웹 문서 등)를 포함하는 검색 결과들에 포함된 검색 키워드의 수, 검색 결과들에 대한 사용자의 방문 또는 클릭 수, 검색 키워드와의 연관성 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되지 않고 검색 결과의 순위에 영향을 미칠 수 있는 다양한 인자들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 검색 질의 '요즘 유행하는 노래'에서 질의 의도를 나타내는 키워드 '요즘'과 연관된 랭킹 팩터는 '최신성'일 수 있다. 따라서, 위 검색 질의에 따른 검색 결과들의 순위 또는 랭킹은, 해당 검색 결과들이 생성된 시간 또는 날짜, 또는 해당 검색 결과들이 포함하는 정보의 최신성에 따라 결정될 수 있다.

본 개시에서, '스니펫(snippet)'은 검색 질의를 통해 검색된 콘텐츠 또는 문서(예를 들어, 웹 페이지, 문서, 텍스트 또는 영상 콘텐츠 등)로부터 추출되어 검색 결과로 노출되는 해당 콘텐츠 또는 문서의 일부분을 지칭할 수 있다. 스니펫은, 검색 질의를 통해 검색된 콘텐츠 또는 문서를 바탕으로 자동 생성될 수 있다. 구체적으로, 스니펫은 검색 질의 또는 검색 키워드와 연관성이 높은 콘텐츠 또는 문서의 일부를 강조하거나 이에 관한 미리보기 또는 요약을 제공하도록 생성될 수 있다. 예를 들어, 검색 질의를 통해 검색된 문서들의 경우, 스니펫은, 검색 질의에 포함된 검색 키워드가 매칭된 문서 본문의 일부분을 추출하고 해당 부분 중에서 키워드를 강조하여 노출하는 형태로 표시되거나, 해당 문서에 대해 사전 준비된 대표 설명, 요약문의 형태로 표시될 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(110)의 화면(120)을 통해 사용자(100)가 검색 질의에 대한 검색 결과를 제공받는 예시를 나타내는 도면이다. 도 1에 도시된 화면(120)은, 사용자(100)가 사용자 단말(예를 들어, 스마트폰)(110)에서 검색 애플리케이션을 실행하여 검색 서비스를 이용하는 예를 보여준다. 예를 들어, 사용자(100)는 검색 애플리케이션 화면 상단에 위치한 검색어 입력부(122)에 검색 질의를 입력함으로써 검색을 수행할 수 있다. 여기서 검색 질의는 사용자의 하나 이상의 질의 의도 또는 검색 의도를 나타내는 하나 이상의 키워드를 포함할 수 있다.

사용자 단말(110)은 사용자(100)로부터 입력 받은 검색 질의에 의해 검색된 콘텐츠들을 상위 랭킹에 해당하는 콘텐츠부터 순서대로 배열하여 화면(120)에 표시할 수 있다. 일 실시예에서, 사용자 단말(110)은 사용자(100)의 질의 의도에 따라 상위에 랭크된 콘텐츠를 우선적으로 표시할 수 있다. 이를 위해, 콘텐츠를 제공하는 정보 처리 시스템(미도시)은 사용자 단말(110)로부터 검색 질의를 수신하고, 검색 질의로부터 추출되는 질의 의도를 기초로 검색 질의의 질의 패턴 타입을 결정할 수 있다. 정보 처리 시스템은 검색 질의의 질의 패턴 타입을 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정하고, 결정된 랭킹을 기초로 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠를 배열하여 사용자 단말(110)을 통해 출력하도록 할 수 있다. 여기서, 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠는, 검색 질의에 포함된 하나 이상의 키워드와 매칭되는 콘텐츠 일 수 있다. 예를 들어, 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠는, 검색 질의에 포함된 하나 이상의 키워드를 포함하는 콘텐츠일 수 있다. 한편, 검색 질의의 질의 패턴 타입을 기초로 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정하기 위해, 정보 처리 시스템은 사전에 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입을 결정하고, 해당 콘텐츠에 대응되는 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다.

화면(120)에서 도시된 바와 같이, 사용자(100)가 입력한 검색 질의 '피부과 가격'에 포함되는 키워드들('피부과', '가격')을 포함하는 검색 결과들 중에서, 검색 질의로부터 추출된 질의 의도인 '가격' 또는 '가격 정보'에 부합하는 콘텐츠가 상위에 랭크되어 우선적으로 표시될 수 있다. 예를 들어, 실제로 피부과 가격 정보가 포함된 콘텐츠인 '[강남역 피부과 물광필] 밥한끼 먹을 가격으로 피부관리 받음!', '피부과 여드름 압출 가격 흉터치료연고 리얼 후기' 및 '수원 A피부과 점빼기 가격'이 상위에 랭크되어, 피부과 가격 정보가 포함되지 않은 콘텐츠보다 우선적으로 사용자 단말(110)에 표시될 수 있다.

사용자 단말(110)은 검색 결과로서 하나 이상의 콘텐츠의 링크, 제목, 스니펫, 섬네일 이미지, 해시태그, 유사 콘텐츠 링크 등을 화면에 표시할 수 있다. 일 실시예에서, 화면에 표시되는 스니펫은 검색 결과의 콘텐츠 중 질의 의도와 대응되는 일부분일 수 있다. 이를 위해, 정보 처리 시스템은 사전에 복수의 콘텐츠에 대하여 각각의 질의 패턴 타입과 연관된 복수의 스니펫을 추출할 수 있다. 그 후, 정보 처리 시스템은 사전에 추출한 복수의 스니펫 중에서 검색 질의의 질의 패턴 타입과 연관된 스니펫을 사용자 단말(110)을 통해 출력하도록 할 수 있다.

화면(120)에서 도시된 바와 같이, 사용자 단말(110)은 검색 결과로서 콘텐츠를 표시할 때, 표시되는 콘텐츠의 복수의 스니펫 중 질의 의도에 대응하는 스니펫을 함께 표시할 수 있다. 예를 들어, 검색 결과로서 표시되는 콘텐츠의 전체 본문 중 피부과 가격 정보, 즉 실제 금액 정보가 포함된 스니펫이 표시될 수 있다. 화면(120)에 표시된 콘텐츠 각각의 전체 본문 중 실제 금액 정보 '... 그래도 10만원도 안함...', '...4회로 진행하게 되면 20만원 중반대로 생각해야...' 및 '...A 피부과에서 33000원 2개월 내에서 1년...'이 포함된 부분이 스니펫으로 사용자 단말(110)에 표시될 수 있다.

따라서, 사용자(100)는 검색 결과로서, 단순히 검색 질의의 키워드와 매칭되는 콘텐츠가 아닌, 사용자(100)의 질의 의도에 대응하는 콘텐츠를 우선적으로 제공받을 수 있다. 또한, 사용자(100)는, 제공받는 콘텐츠의 전체 본문에서 단순히 검색 질의와 키워드 매칭되는 부분을 포함하는 스니펫이 아닌 사용자(100)의 질의 의도에 대응하는 부분을 포함하는 스니펫을 제공받을 수 있다. 한편, 도 1에서는 사용자 단말(110)의 화면(120)을 통해 3개의 콘텐츠가 표시되고 있으나, 이에 한정하지 않고, 상이한 수의 콘텐츠가 표시될 수 있다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)이 정보 처리 시스템(230)과 통신 가능하도록 연결된 구성을 나타내는 개요도이다. 도시된 바와 같이, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 네트워크(220)를 통해 검색 서비스를 제공할 수 있는 정보 처리 시스템(230)과 연결될 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(230)은 검색 서비스 제공 등과 관련된 컴퓨터 실행 가능한 프로그램(예를 들어, 다운로드 가능한 애플리케이션) 및 데이터를 저장, 제공 및 실행할 수 있는 하나 이상의 서버 장치 및/또는 데이터베이스, 또는 클라우드 컴퓨팅 서비스 기반의 하나 이상의 분산 컴퓨팅 장치 및/또는 분산 데이터베이스를 포함할 수 있다.

정보 처리 시스템(230)에 의해 제공되는 검색 서비스는, 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)의 각각에 설치된 검색 애플리케이션, 모바일 브라우저 애플리케이션 또는 웹 브라우저 등을 통해 사용자에게 제공될 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(230)은 검색 애플리케이션 등을 통해 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)로부터 수신되는 검색 질의에 대응하는 정보를 제공하거나 대응하는 처리를 수행할 수 있다.

복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신할 수 있다. 네트워크(220)는 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)과 정보 처리 시스템(230) 사이의 통신이 가능하도록 구성될 수 있다. 네트워크(220)는 설치 환경에 따라, 예를 들어, 이더넷(Ethernet), 유선 홈 네트워크(Power Line Communication), 전화선 통신 장치 및 RS-serial 통신 등의 유선 네트워크, 이동통신망, WLAN(Wireless LAN), Wi-Fi, Bluetooth 및 ZigBee 등과 같은 무선 네트워크 또는 그 조합으로 구성될 수 있다. 통신 방식은 제한되지 않으며, 네트워크(220)가 포함할 수 있는 통신망(일례로, 이동통신망, 유선 인터넷, 무선 인터넷, 방송망, 위성망 등)을 활용하는 통신 방식뿐만 아니라 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3) 사이의 근거리 무선 통신 역시 포함될 수 있다.

도 2에서 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2) 및 PC 단말 (210_3)이 사용자 단말의 예로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)은 유선 및/또는 무선 통신이 가능하고 검색 애플리케이션, 모바일 브라우저 애플리케이션 또는 웹 브라우저 등이 설치되어 실행될 수 있는 임의의 컴퓨팅 장치일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말은, 스마트폰, 휴대폰, 내비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(Personal Digital Assistants), PMP(Portable Multimedia Player), 태블릿 PC, AI 스피커, 게임 콘솔(game console), 웨어러블 디바이스(wearable device), IoT(internet of things) 디바이스, VR(virtual reality) 디바이스, AR(augmented reality) 디바이스, 셋톱 박스 등을 포함할 수 있다. 또한, 도 2에는 3개의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하는 것으로 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 상이한 수의 사용자 단말이 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)과 통신하도록 구성될 수도 있다.

일 실시예에 따르면, 정보 처리 시스템(230)은 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)로부터 검색 질의 또는 검색 질의에 대한 요청을 수신할 수 있다. 이렇게 수신된 검색 질의 또는 요청에 응답하여, 정보 처리 시스템(230)은 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠를 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 정보 처리 시스템(230)은 검색 질의의 질의 의도에 기초하여 결정되는 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 정보 및 스니펫을 복수의 사용자 단말(210_1, 210_2, 210_3)에 제공할 수 있다.

도 3은 본 개시의 일 실시예에 따른 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 사용자 단말(210)은 검색 애플리케이션, 모바일 브라우저 애플리케이션 또는 웹 브라우저 등을 실행 가능하고 유/무선 통신이 가능한 임의의 컴퓨팅 장치를 지칭할 수 있으며, 예를 들어, 도 2의 휴대폰 단말(210_1), 태블릿 단말(210_2), PC 단말(210_3) 등을 포함할 수 있다. 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210)은 메모리(312), 프로세서(314), 통신 모듈(316) 및 입출력 인터페이스(318)를 포함할 수 있다. 이와 유사하게, 정보 처리 시스템(230)은 메모리(332), 프로세서(334), 통신 모듈(336) 및 입출력 인터페이스(338)를 포함할 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 각각의 통신 모듈(316, 336)을 이용하여 네트워크(220)를 통해 정보 및/또는 데이터를 통신할 수 있도록 구성될 수 있다. 또한, 입출력 장치(320)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 사용자 단말(210)에 정보 및/또는 데이터를 입력하거나 사용자 단말(210)로부터 생성된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다.

메모리(312, 332)는 비-일시적인 임의의 컴퓨터 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(312, 332)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 디스크 드라이브, SSD(solid state drive), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있다. 다른 예로서, ROM, SSD, 플래시 메모리, 디스크 드라이브 등과 같은 비소멸성 대용량 저장 장치는 메모리와는 구분되는 별도의 영구 저장 장치로서 사용자 단말(210) 또는 정보 처리 시스템(230)에 포함될 수 있다. 또한, 메모리(312, 332)에는 운영체제와 적어도 하나의 프로그램 코드(예를 들어, 사용자 단말(210)에 설치되어 구동되는 검색 애플리케이션 등을 위한 코드)가 저장될 수 있다.

이러한 소프트웨어 구성요소들은 메모리(312, 332)와는 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독가능한 기록매체는 이러한 사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)에 직접 연결가능한 기록 매체를 포함할 수 있는데, 예를 들어, 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체를 포함할 수 있다. 다른 예로서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체가 아닌 통신 모듈을 통해 메모리(312, 332)에 로딩될 수도 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 프로그램은 개발자들 또는 애플리케이션의 설치 파일을 배포하는 파일 배포 시스템이 네트워크(220)를 통해 제공하는 파일들에 의해 설치되는 컴퓨터 프로그램에 기반하여 메모리(312, 332)에 로딩될 수 있다.

프로세서(314, 334)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(312, 332) 또는 통신 모듈(316, 336)에 의해 프로세서(314, 334)로 제공될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314, 334)는 메모리(312, 332)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다.

통신 모듈(316, 336)은 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)과 정보 처리 시스템(230)이 서로 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있으며, 사용자 단말(210) 및/또는 정보 처리 시스템(230)이 다른 사용자 단말 또는 다른 시스템(일례로 별도의 클라우드 시스템 등)과 통신하기 위한 구성 또는 기능을 제공할 수 있다. 일례로, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)가 메모리(312) 등과 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 생성한 요청 또는 데이터(예를 들어, 검색 질의 또는 검색 요청 등)는 통신 모듈(316)의 제어에 따라 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)으로 전달될 수 있다. 역으로, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령이 통신 모듈(336)과 네트워크(220)를 거쳐 사용자 단말(210)의 통신 모듈(316)을 통해 사용자 단말(210)에 수신될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)은 정보 처리 시스템(230)으로부터 통신 모듈(316)을 통해 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 및 스니펫에 대한 정보 등을 수신할 수 있다.

입출력 인터페이스(318)는 입출력 장치(320)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 일 예로서, 입력 장치는 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 키보드, 마이크로폰, 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 디스플레이, 스피커, 햅틱 피드백 디바이스(haptic feedback device) 등과 같은 장치를 포함할 수 있다. 다른 예로, 입출력 인터페이스(318)는 터치스크린 등과 같이 입력과 출력을 수행하기 위한 구성 또는 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)가 메모리(312)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 정보 처리 시스템(230)이나 다른 사용자 단말이 제공하는 정보 및/또는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면 등이 입출력 인터페이스(318)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 도 3에서는 입출력 장치(320)가 사용자 단말(210)에 포함되지 않도록 도시되어 있으나, 이에 한정되지 않으며, 사용자 단말(210)과 하나의 장치로 구성될 수 있다. 또한, 정보 처리 시스템(230)의 입출력 인터페이스(338)는 정보 처리 시스템(230)과 연결되거나 정보 처리 시스템(230)이 포함할 수 있는 입력 또는 출력을 위한 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 도 3에서는 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)와 별도로 구성된 요소로서 도시되었으나, 이에 한정되지 않으며, 입출력 인터페이스(318, 338)가 프로세서(314, 334)에 포함되도록 구성될 수 있다.

사용자 단말(210) 및 정보 처리 시스템(230)은 도 3의 구성요소들보다 더 많은 구성요소들을 포함할 수 있다. 그러나, 대부분의 종래기술적 구성요소들을 명확하게 도시할 필요성은 없다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)은 상술된 입출력 장치(320) 중 적어도 일부를 포함하도록 구현될 수 있다. 또한, 사용자 단말(210)은 트랜시버(transceiver), GPS(Global Positioning system) 모듈, 카메라, 각종 센서, 데이터베이스 등과 같은 다른 구성요소들을 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(210)이 스마트폰인 경우, 일반적으로 스마트폰이 포함하고 있는 구성요소를 포함할 수 있으며, 예를 들어, 가속도 센서, 자이로 센서, 카메라 모듈, 각종 물리적인 버튼, 터치패널을 이용한 버튼, 입출력 포트, 진동을 위한 진동기 등의 다양한 구성요소들이 사용자 단말(210)에 더 포함되도록 구현될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 검색 서비스를 제공하는 애플리케이션 등이 동작하도록 구성될 수 있다. 이 때, 해당 애플리케이션 및/또는 프로그램과 연관된 코드가 사용자 단말(210)의 메모리(312)에 로딩될 수 있다.

검색 서비스를 제공하는 애플리케이션 등을 위한 프로그램이 동작되는 동안에, 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)와 연결된 터치 스크린, 키보드, 오디오 센서 및/또는 이미지 센서를 포함한 카메라, 마이크로폰 등의 입력 장치를 통해 입력되거나 선택된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 수신할 수 있으며, 수신된 텍스트, 이미지, 영상, 음성 및/또는 동작 등을 메모리(312)에 저장하거나 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314)는 검색 질의에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(314)는 입력 장치(320)를 통해 검색 서비스를 제공하는 애플리케이션 또는 웹 브라우저 상에서 입력되는 검색 질의 또는 검색 요청을 포함하는 사용자 입력을 수신하고, 이러한 검색 질의 또는 검색 요청을 네트워크(220) 및 통신 모듈(316)을 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(314)는 터치 스크린, 키보드 등의 입력 장치(320)를 통하여 검색어 입력부에 입력되는 검색 질의에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있고, 수신된 검색 질의를 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공할 수 있다. 다른 예로서, 프로세서(314)는 터치 스크린, 마우스, 키보드 등의 입력 장치(320)를 통하여 검색 질의를 포함하는 사용자 입력을 수신할 수 있고, 이러한 사용자 입력에 응답하여, 검색 질의를 정보 처리 시스템(230)으로 전송할 수 있다.

사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 입력 장치(320), 다른 사용자 단말, 정보 처리 시스템(230) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(314)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(316) 및 네트워크(220)를 통해 정보 처리 시스템(230)에 제공될 수 있다. 사용자 단말(210)의 프로세서(314)는 입출력 인터페이스(318)를 통해 입출력 장치(320)로 정보 및/또는 데이터를 전송하여, 출력할 수 있다. 예를 들면, 프로세서(314)는 수신한 정보 및/또는 데이터를 사용자 단말의 화면에 디스플레이할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(314)는 질의 의도가 반영된 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 기초로 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠를 화면에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314)는 메모리(312) 및/또는 정보 처리 시스템(230)으로부터 수신한 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠를 상위 랭킹에 해당하는 콘텐츠부터 순서대로 배열하여 화면(120)에 표시할 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서(314)는 하나 이상의 콘텐츠의 링크, 스니펫, 섬네일 이미지, 해시태그 등을 화면에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314)는 하나 이상의 콘텐츠에 대하여, 메모리(312) 및/또는 정보 처리 시스템(230)으로부터 수신한 질의 의도에 대응하는 스니펫을 화면에 표시할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(314)는 스니펫에서 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 강조하여 화면에 표시할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(314)는 스니펫에서 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 볼드체 처리 및 백그라운드 처리 중 적어도 하나를 통해 강조하여 화면에 표시할 수 있다.

정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 복수의 사용자 단말(210) 및/또는 복수의 외부 시스템으로부터 수신된 정보 및/또는 데이터를 관리, 처리 및/또는 저장하도록 구성될 수 있다. 프로세서(334)에 의해 처리된 정보 및/또는 데이터는 통신 모듈(336) 및 네트워크(220)를 통해 사용자 단말(210)에 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 사용자 단말(210)로부터 수신한 검색 질의로부터 추출된 하나 이상의 질의 의도를 기초로 검색 질의의 하나 이상의 질의 패턴 타입(query pattern type)을 결정하고, 하나 이상의 질의 패턴 타입을 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹(ranking)을 결정할 수 있다. 이를 위해, 프로세서(334)는 검색 질의로부터 하나 이상의 질의 의도에 대응되는 하나 이상의 키워드를 추출하고, 추출한 하나 이상의 키워드에 대응하는 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정할 수 있다. 대안적으로, 프로세서(334)는 자연어 처리(Natural Language Processing; NLP)를 통해 검색 질의로부터 하나 이상의 질의 의도를 추출하고, 추출한 하나 이상의 질의 의도에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 하나 이상의 질의 패턴 타입은 하나 이상의 비트로 표현되며, 하나 이상의 비트는, 복수의 콘텐츠의 랭킹을 결정하는데 가중치를 부여하는 요소인 하나 이상의 랭킹 팩터(ranking factor)와 사전에 매칭될 수 있다. 이 경우, 프로세서(334)는 하나 이상의 랭킹 팩터를 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 산출하고, 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(334)는 콘텐츠 DB에 포함된 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입을 사전에 라벨링할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(334)는 복수의 콘텐츠에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 이 경우, 프로세서(334)는 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입 및 하나 이상의 랭킹 팩터를 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(334)는 콘텐츠 DB에 포함된 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 사전에 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(334)는 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 분석하여, 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 또한, 프로세서(334)는 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입과 연관된 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다.

정보 처리 시스템(230)의 프로세서(334)는 사용자 단말(210)의 디스플레이 출력 가능 장치(예: 터치 스크린, 디스플레이 등), 음성 출력 가능 장치(예: 스피커) 등의 출력 장치(320)를 통해 처리된 정보 및/또는 데이터를 출력하도록 구성될 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(334)는 결정된 랭킹을 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠를 사용자 단말(210)을 통해 출력하도록 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(334)는 사용자 단말(210)이 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠를 상위 랭킹에 해당하는 콘텐츠부터 순서대로 배열하여 출력하도록 할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서(334)는 결정된 랭킹을 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠의 스니펫을 사용자 단말(210)을 통해 출력하도록 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(334)가 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입과 연관된 하나 이상의 스니펫을 추출한 경우, 프로세서(334)는 하나 이상의 스니펫 중 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 스니펫을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다. 또한, 사용자 단말(210)을 하나 이상의 질의 패턴 타입에 대해 미리 설정된 우선순위에 따라 하나 이상의 스니펫 중 적어도 일부를 사용자 단말을 통해 출력하도록 할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서(334)는 스니펫 중에서 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 강조하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(334)는 스니펫 중에서 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 볼드체 처리 및 백그라운드 처리 중 적어도 하나를 통해 강조하여 출력할 수 있다.

도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 프로세서(334)의 상세 블록도이다. 도시된 바와 같이, 프로세서(334)는 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410), 랭킹 결정부(420) 및 콘텐츠 제공부(430)를 포함하고, 콘텐츠 DB(440)와 연결될 수 있다. 여기서, 콘텐츠 DB(440)는 정보 처리 시스템의 내부 저장 장치에 포함되거나 정보 처리 시스템과 연결된 외부 저장 장치에 포함될 수 있다. 콘텐츠 DB(440)에는 복수의 콘텐츠에 대한 정보가 저장될 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 DB(440)에는 복수의 콘텐츠 또는 복수의 콘텐츠에 대한 링크, 복수의 콘텐츠 각각으로부터 추출된 하나 이상의 스니펫, 섬네일 이미지 등이 저장될 수 있다.

질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)는 사용자 단말로부터 검색 질의를 수신하고, 수신된 검색 질의로부터 하나 이상의 질의 의도를 추출할 수 있다. 일 실시예에서, 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)는 검색 질의로부터 하나 이상의 질의 의도에 대응되는 하나 이상의 키워드를 추출할 수 있다. 예를 들어, 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)는 검색 질의로부터 아래 표 1에 포함된 키워드 및/또는 유사 키워드 중 하나 이상을 추출할 수 있고, 그에 따라 검색 질의로부터 하나 이상의 질의 의도를 추출할 수 있다. 즉, 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)는 '요즘 부산 맛집 목록'이라는 검색 질의로부터 '요즘'이라는 키워드 및 '목록'이라는 키워드를 추출하고, 그에 따라 해당 검색 질의로부터 각각 '시점 트렌드' 및 '아이템 추천'에 대한 질의 의도를 추출할 수 있다.

질의 의도	키워드
시점 트렌드	요즘, 최근, 오늘, 내일, ...
가격정보	가격, 비용, 견적, 얼마, ...
시간정보	시간, 기간, 일정, ...
위치정보	주소, 매장, 위치, 장소, ...
기타숫자	인구, 나이, 키, 전화번호,...
멀티미디어정보	이미지, 영상, 배경화면, 사진모음, ...
아이템 추천	목록, 리스트, 추천, ...

다른 실시예에서, 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)는 자연어 처리를 통해 검색 질의로부터 하나 이상의 질의 의도를 추출할 수 있다. 예를 들어, 검색 질의에 '요즘 인기 있는 부산 맛집 목록을 찾아줘'라는 문장이 포함된 경우, 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)는, 위 문장에 대한 구문 분석, 의미 분석 등의 실행을 통해, 위 문장이 나타내는 질의 의도가 '시점 트렌드' 및 '아이템 추천'을 포함하는 것임을 도출할 수 있다. 일 실시예에서, 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)는, 입력 문장 또는 문구에 대해 대응되는 질의 의도를 도출할 수 있도록 구성된 자연어 처리 모델, 확률통계적 모델 및 인공신경망 모델 중 어느 하나를 포함할 수 있다.

질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)는 검색 질의로부터 추출된 하나 이상의 질의 의도를 기초로 검색 질의의 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정할 수 있다. 여기서, 하나 이상의 질의 패턴 타입은 하나 이상의 비트로 표현되며, 하나 이상의 질의 패턴 타입은 하나 이상의 질의 의도와 사전에 매칭될 수 있다. 예를 들어, 아래 표 2와 같이, 질의 의도와 질의 패턴 타입이 사전에 매칭될 수 있다.

질의 의도	질의 패턴 타입
시점 트렌드	0x0001
가격정보	0x0010
아이템 추천	0x0100

예를 들어, '요즘 부산 맛집 목록'이라는 검색 질의로부터 추출된 질의 의도 '시점 트렌드' 및 '아이템 추천'을 기초로, 검색 질의의 질의 패턴 타입을 각각의 질의 의도와 대응하는 '0x0001' 및 '0x0100'으로 결정할 수 있다. 대안적으로, 이러한 복수의 질의 패턴 타입은 '0x0101'과 같이 병합되어 표현될 수 있다.

그 후, 랭킹 결정부(420)는 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)에서 결정된 하나 이상의 질의 패턴 타입을 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 여기서, 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠의 정보는 콘텐츠 DB(440)로부터 수신할 수 있다. 일 실시예에서, 랭킹 결정부(420)는 하나 이상의 랭킹 팩터를 결정하고, 하나 이상의 랭킹 팩터를 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 산출하고, 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 여기서, 하나 이상의 질의 패턴 타입의 하나 이상의 비트는, 아래 표 3과 같이 하나 이상의 랭킹 팩터와 사전에 매칭될 수 있고, 랭킹 팩터는 복수의 콘텐츠의 랭킹을 결정하는데 가중치를 부여하는 요소일 수 있다.

질의 패턴 타입	랭킹 팩터
0x0101	최신성, 목록형 정보
0x0010	숫자-가격 정보

예를 들어, 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)에서 결정된 질의 패턴 타입이 '0x0101'인 경우, 랭킹 결정부(420)는 그와 대응되는 '최신성' 및 '목록형 정보'를 랭킹 팩터로 결정할 수 있다. 그 후, 랭킹 결정부(420)는 복수의 콘텐츠 중 랭킹 팩터인 '최신성'과 연관된 콘텐츠의 랭킹 점수에 가중치를 부여할 수 있다. 또한, 랭킹 결정부(420)는 복수의 콘텐츠 중 랭킹 팩터인 '목록형 정보'와 연관된 콘텐츠의 랭킹 점수에 가중치를 부여할 수 있다. 랭킹 결정부(420)는 최종적으로 산출되는 랭킹 점수에 따라 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 따라서, 랭킹 팩터인 '최신성' 및/또는 '목록형 정보'를 갖는 콘텐츠의 점수가 '최신성' 및 '목록형 정보'가 없는 콘텐츠의 점수보다 높아질 수 있고, 검색 결과 중 상위에 랭크될 수 있다. 여기서, 랭킹 결정부(420)는 랭킹 팩터에 대한 복수의 콘텐츠 각각의 연관 정도에 따라, 상이한 가중치를 부여할 수 있다. 예를 들어, '최신성' 랭킹 팩터의 경우, 최신성의 정도에 따라 상이한 가중치가 부여될 수 있다. 즉, 하루 전에 업로드 된 콘텐츠의 랭킹 점수에 부여되는 '최신성'과 연관된 가중치보다, 1시간 전에 업로드 된 콘텐츠의 랭킹 점수에 부여되는 '최신성'과 연관된 가중치가 더 클 수 있다.

콘텐츠 제공부(430)는, 사용자 단말에 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠를 제공하여, 랭킹 결정부(420)에서 결정된 랭킹을 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠를 출력하도록 할 수 있다. 즉, 콘텐츠 제공부(430)는 사용자 단말에 복수의 콘텐츠 중 랭킹이 높은 콘텐츠부터 순서대로 배열하여 출력하도록 할 수 있다. 따라서, 사용자는 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 중 질의 의도에 대응하는 콘텐츠를 우선적으로 제공받을 수 있다.

상술한 표 1 내지 표 3은 각각 '질의 의도-키워드', '질의 의도-질의 패턴 타입' 및 '질의 패턴 타입-랭킹 팩터' 간의 대응관계에 대한 일 예를 나타내며, 이에 한정되지 않는다. 따라서, 이러한 대응관계는 새로이 추가되거나, 검색 질의 또는 콘텐츠 분석을 통해 확장될 수 있다. 예를 들어, '질의 의도' 및 '키워드'는 각각 새로운 질의 의도 분류 및 새로운 키워드가 추가됨에 따라 확장될 수 있다. 또한, 상술한 바와 같이 질의 패턴 타입은 4자리의 이진수로 표현될 수 있으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들어, 질의 패턴 타입의 전체 수에 따라, 상이한 자릿수의 이진수로 표현될 수 있다.

도 5는 본 개시의 다른 실시예에 따른 정보 처리 시스템의 프로세서(334)의 상세 블록도이다. 도시된 바와 같이, 프로세서(334)는, 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410), 랭킹 결정부(420), 콘텐츠 제공부(430) 및 콘텐츠 DB(440)를 포함할 수 있다. 또한, 프로세서(334)는, 콘텐츠 라벨링부(510), 스니펫 추출부(520) 및 스니펫 제공부(530)를 더 포함할 수 있다. 프로세서(334)의 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410), 랭킹 결정부(420) 및 콘텐츠 제공부(430)와 콘텐츠 DB(440)는, 도 4에 도시된 프로세서(334)의 대응 구성요소와 동일 또는 유사한 구성 또는 기능을 포함하는 바, 이하에서 중복되는 설명은 생략한다.

콘텐츠 라벨링부(510)는, 콘텐츠 DB(450)에 저장된 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 일 실시예에서, 콘텐츠 라벨링부(510)는, 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조(예를 들면, 표 구조, 순위 구조, 리스트 구조 등), 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 질의 패턴 타입을 복수의 콘텐츠 각각에 라벨링할 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠 라벨링부(510)는 복수의 콘텐츠에 포함된 텍스트 및 리스트 구조를 분석하여, 복수의 콘텐츠 중 목록형 정보를 갖는 콘텐츠에 질의 패턴 타입 '0x0100'을 라벨링 할 수 있다.

일 실시예에서, 복수의 콘텐츠에 포함된 첨부 파일을 기초로 질의 패턴 타입을 라벨링하는 경우, 콘텐츠 라벨링부(510)는 첨부 파일 확장자명, 첨부 파일의 제목, 첨부 파일의 생성일자, 첨부 파일에 포함된 정보 등을 분석하여 질의 패턴 타입을 결정하고, 라벨링할 수 있다. 예를 들어, 확장자가 '.mp3'인 파일이 첨부된 콘텐츠의 경우, '음성 정보' 또는 '멀티미디어 정보' 등과 대응되는 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 다른 실시예에서, 복수의 콘텐츠에 포함된 이미지를 기초로 질의 패턴 타입을 라벨링하는 경우, 콘텐츠 라벨링부(510)는 이미지에 포함된 텍스트 정보, 이미지 정보 등을 분석하여 질의 패턴 타입을 결정하고, 라벨링할 수 있다. 예를 들어, '악보' 이미지가 첨부된 콘텐츠의 경우, '악보 정보', '음악 정보' 또는 '멀티미디어 정보' 등과 대응되는 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다.

이러한 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입 라벨링 작업은, 검색 질의에 대한 검색 결과 또는 콘텐츠의 추출이 실행되기 전에 실행될 수 있다. 또한, 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입 라벨링 작업은, 복수의 콘텐츠 각각에 대한 질의 패턴 타입을 결정하도록 구성된 확률통계적 모델, 인공신경망 모델 등을 이용하는 자동 라벨링 기법으로 수행될 수 있다. 대안적으로, 인간 작업자가 직접 라벨링 작업을 수행하여 정보 처리 시스템에 입력한 정보에 따라, 콘텐츠 라벨링부(510)가 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 콘텐츠 라벨링부(510)는 라벨링된 질의 패턴 타입을 복수의 콘텐츠와 연관하여 콘텐츠 DB(440)에 저장할 수 있다.

그 후, 사용자로부터 입력되는 검색 질의에 대하여, 랭킹 결정부(420)는 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입 및 하나 이상의 랭킹 팩터를 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 예를 들어, 랭킹 결정부(420)는 복수의 콘텐츠 중 랭킹 팩터에 대응하는 질의 패턴 타입이 라벨링되어 있는 콘텐츠가 상위에 랭크되도록 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 즉, 랭킹 결정부(420)는 랭킹 팩터가 '목록형 정보'인 경우, 사전에 '0x0100'이 라벨링된 목록형 정보를 갖는 콘텐츠가 상위에 랭크되도록 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다.

스니펫 추출부(520)는, 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 일 실시예에서, 스니펫 추출부(520)는 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 분석하여, 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 예를 들어, 스니펫 추출부(520)는 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입과 연관된 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 여기서, 스니펫 추출부(520)는, 복수의 콘텐츠 각각의 본문 중에서 질의 패턴 타입이 라벨링되는 데 기초가 된 부분을 해당 질의 패턴 타입과 연관된 스니펫으로 추출할 수 있다. 스니펫 추출부(520)는 추출한 스니펫을 복수의 콘텐츠와 연관하여 콘텐츠 DB(440)에 저장할 수 있다.

스니펫 제공부(530)는, 결정된 랭킹을 기초로 검색 질의에 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠의 스니펫을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다. 일 실시예에서, 스니펫 제공부(530)는 하나 이상의 스니펫 중 하나 이상의 질의 패턴 타입(즉, 검색 질의의 질의 패턴 타입)과 연관된 스니펫을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다. 예를 들어, 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)가 검색 질의의 질의 패턴 타입을 검색 질의로부터 추출된 질의 의도 '시점 트렌드'에 대응하는 '0x0001'으로 결정하는 경우, 스니펫 제공부(530)는 '0x0001'과 연관된 스니펫을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다.

일 실시예에서, 스니펫 제공부(530)는 하나 이상의 질의 패턴 타입에 대해 미리 설정된 우선순위에 따라 하나 이상의 스니펫 중 적어도 일부를 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다. 예를 들어, 질의 의도 분류에 따른 질의 패턴 타입 결정부(410)가 검색 질의의 질의 패턴 타입을 '0x0001'과 '0x0100'을 병합한 '0X0101'로 결정하는 경우, 스니펫 제공부(530)는 미리 설정된 우선순위에 따라 우선시되는 '0x0100'과 연관된 스니펫을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다.

일 실시예에서, 스니펫 제공부(530)는 스니펫 중에서 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 강조하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 스니펫 제공부(530)는 스니펫 중에서 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 볼드체 처리 및 백그라운드 처리 중 적어도 하나를 통해 강조하여 출력할 수 있다.

도 6은 본 개시의 일 실시예에 따른 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법(600)을 나타내는 흐름도이다. 일 실시예에서, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법(600)은 프로세서(예를 들어, 사용자 단말 및/또는 정보 처리 시스템의 적어도 하나의 프로세서)에 의해 수행될 수 있다. 도시된 바와 같이, 검색 결과 제공 방법(600)은 프로세서가 사용자 단말로부터 검색 질의를 수신함으로써, 개시될 수 있다(S610).

그 후, 프로세서는 검색 질의로부터 추출된 하나 이상의 질의 의도를 기초로 검색 질의에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정할 수 있다(S620). 일 실시예에서, 프로세서는 검색 질의에 포함된 하나 이상의 키워드를 통해 하나 이상의 질의 의도를 추출하고, 하나 이상의 질의 의도에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정할 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서는 자연어 처리(예를 들면, 자연어 이해(Natural Language Understanding) 등)를 통해 검색 질의로부터 하나 이상의 질의 의도를 추출하고, 하나 이상의 질의 의도에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정할 수 있다. 여기서, 하나 이상의 질의 패턴 타입은 하나 이상의 비트로 표현되며, 하나 이상의 비트는, 복수의 콘텐츠의 랭킹을 결정하는데 가중치를 부여하는 요소인 하나 이상의 랭킹 팩터와 사전에 매칭될 수 있다.

그 후, 프로세서는 하나 이상의 질의 패턴 타입을 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다(S630). 일 실시예에서, 프로세서는 하나 이상의 랭킹 팩터를 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 산출하고, 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서는 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입 및 하나 이상의 랭킹 팩터를 기초로 검색 질의에 대한 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 이를 위해, 프로세서는 사전에 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 예를 들어, 복수의 콘텐츠에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 프로세서는 새로운 콘텐츠가 콘텐츠 DB에 업로드되면, 해당 콘텐츠의 질의 패턴 타입을 실시간으로 라벨링할 수 있다. 대안적으로, 프로세서는 일정 기간마다 콘텐츠 DB에 저장된 새로운 콘텐츠의 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 결정된 랭킹을 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠를 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다.

프로세서는 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 사전에 추출하고, 콘텐츠 DB에 저장할 수 있다. 대안적으로, 프로세서는 검색 질의가 수신되면, 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 실시간으로 추출할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 분석하여, 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입과 연관된 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다.

프로세서는 결정된 랭킹을 기초로 검색 질의에 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠의 스니펫을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 하나 이상의 스니펫 중 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 스니펫을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서는 하나 이상의 질의 패턴 타입에 대해 미리 설정된 우선순위에 따라 하나 이상의 스니펫 중 적어도 일부를 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다.

일 실시예에서, 프로세서는 스니펫 중에서 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 강조하여 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 스니펫 중에서 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 볼드체 처리 및 백그라운드 처리 중 적어도 하나를 통해 강조하여 출력할 수 있다. 대안적으로, 프로세서는 스니펫 중에서 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 목록형으로 배열함으로써, 강조하여 출력할 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서는 검색 질의에 연관된 복수의 콘텐츠 중 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나가 강조된 스니펫을 출력할 수 있다.

도 7은 본 개시의 일 실시예에 따른 검색 질의의 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다. 프로세서는 사용자 단말로부터 검색 질의를 수신하고, 검색 질의로부터 추출된 하나 이상의 질의 의도를 기초로 검색 질의에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 검색 질의로부터 하나 이상의 질의 의도에 대응되는 하나 이상의 키워드를 추출하고, 하나 이상의 키워드에 대응하는 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정할 수 있다. 프로세서는 결정된 질의 패턴 타입에 대응하는 랭킹 팩터를 기초로 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 산출하고, 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 기초로 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 여기서 랭킹 팩터는 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정하는데 있어서 가중치를 부여하는 요소에 해당할 수 있다. 프로세서는 이렇게 결정된 랭킹을 기초로 복수의 콘텐츠 중 하나 이상의 콘텐츠를 사용자 단말에 출력할 수 있다. 예를 들어, 복수의 콘텐츠는 상위 랭킹의 콘텐츠부터 순서대로 배열되어 사용자 단말에 출력될 수 있다. 즉, 상위 랭킹에 해당하는 콘텐츠가 하위 랭킹에 해당하는 콘텐츠보다 우선적으로 출력될 수 있다.

프로세서는, 도시된 바와 같이, 사용자 단말의 화면의 검색어 입력부(702)에 입력된 검색 질의 '오늘의 운세'를 수신할 수 있다. 그 후, 프로세서는 수신된 '오늘의 운세'에서 질의 의도 '시점 트렌드'에 해당하는 '오늘'이라는 키워드를 추출하고, 질의 패턴 타입을 '오늘'이라는 키워드에 대응하는 질의 패턴 타입 '0x0001'으로 결정할 수 있다. 프로세서는 결정된 질의 패턴 타입 '0x0001'에 대응하는 랭킹 팩터 '최신성'을 기초로 검색 질의 '오늘의 운세'와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 산출하고, 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 기초로 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 콘텐츠의 '최신성'에 따라 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수에 가중치를 부여하여 랭킹 점수를 산출하고, 산출된 랭킹 점수를 기초로 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 콘텐츠의 '최신성'의 정도에 따라 복수의 콘텐츠 각각에 상이한 가중치를 부여할 수 있다. 즉, 프로세서는 비교적 '최신성'이 낮은 콘텐츠보다 '최신성'이 높은 콘텐츠에 더 큰 가중치를 부여할 수 있다.

도시된 바와 같이, '최신성'이 매우 높은 1시간 전에 업로드된 제1 콘텐츠 '오늘의 운세(9월16일) 별자리 운세'(710), 제2 콘텐츠 '오늘운세 9월 열여섯번째날(수요일)'(720) 및 3시간 전에 업로드된 제3 콘텐츠 '점심 냠냠, 교대 안경점+오늘의 운세'(730)가 비교적 최신성이 떨어지는 콘텐츠들(예를 들면, 하루 전 또는 한달 전에 업로드된 콘텐츠)(미도시)보다 상위에 랭크되고 우선적으로 출력될 수 있다. 또한, 1시간 전에 업로드된 제1 콘텐츠(710) 및 제2 콘텐츠(720)가 3시간 전에 업로드된 제3 콘텐츠(730)보다 상위에 랭크되어, 제1 콘텐츠(710), 제2 콘텐츠(720), 제3 콘텐츠(730)의 순서대로 배열되어 화면(700)에 표시될 수 있다.

도 8은 본 개시의 다른 실시예에 따른 검색 질의의 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다. 프로세서는 사전에 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 일 실시예에서, 복수의 콘텐츠에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 예를 들어, 복수의 콘텐츠에 포함된 텍스트 및 텍스트가 나열되어 있는 구조를 분석하여, 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 즉, 텍스트가 목록 형태의 구조 또는 구성(레이아웃)으로 나열된 콘텐츠에 대하여 프로세서는 '목록형 정보'에 대응하는 질의 패턴 타입 '0x0100'을 라벨링할 수 있다. 도 8의 화면(800)에 출력된 제1 콘텐츠 '모두가 좋아한 부산 맛집 목록 5'(810) 및 제2 콘텐츠 '여름 가볼만한 부산 맛집 목록 14, 서면, 연산동, 해운대'(820)는 각각 맛집 목록 즉, '목록형 정보'를 포함하므로, 사전에 프로세서에 의해 '0x0100'이 라벨링되어 콘텐츠 DB에 저장될 수 있다.

사전에 라벨링된 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입과 검색 질의에 의해 결정되는 랭킹 팩터를 기초로, 프로세서는 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는, 복수의 콘텐츠 중 랭킹 팩터에 대응하는 질의 패턴 타입이 라벨링된 콘텐츠가 상위에 랭크되도록 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 도시된 바와 같이, 프로세서는 사용자 단말의 화면(800)의 검색어 입력부(802)에 입력된 검색 질의 '부산 맛집 목록'을 수신할 수 있다. 그 후, 프로세서는 수신된 '부산 맛집 목록'에서 '아이템 추천 '이라는 의도를 분석하여, 검색 질의의 의도를 질의 패턴 타입 '0x0100'으로 결정할 수 있다. 여기서, 프로세서는 질의 패턴 타입 '0x0100'에 대응하는 랭킹 팩터 '목록형 정보'와 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입을 기초로, 검색 질의 '부산 맛집 목록'과 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 산출하고, 산출된 랭킹 점수를 기초로 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 즉, 프로세서는 사전에 '0x0100'이 라벨링된 '목록형 정보'를 포함하는 제1 콘텐츠(810) 및 제2 콘텐츠(820)의 랭킹 점수에 가중치를 더할 수 있고, 그에 따라 제1 콘텐츠(810) 및 제2 콘텐츠(820)가 복수의 콘텐츠들 중에서 상위 랭킹에 랭크될 수 있으며, 우선적으로 출력될 수 있다.

프로세서는 사전에 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 분석하여, 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입과 연관된 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 여기서, 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입과 연관된 하나 이상의 스니펫은, 복수의 콘텐츠 각각의 본문 중에서 질의 패턴 타입이 라벨링되는 데 기초가 된 일부분일 수 있다.

프로세서는, 도 8의 제1 콘텐츠(810) 및 제2 콘텐츠(820) 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입 '0x0100'과 연관된 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 즉, 제1 콘텐츠(810) 및 제2 콘텐츠(820)의 질의 패턴 타입을 라벨링할 때, 각각의 콘텐츠의 본문 중에서 질의 패턴 타입 '0x0100'이 라벨링되는 데 기초가 된 '목록형 정보'가 포함된 부분을 '0x0100'과 연관된 스니펫으로 추출할 수 있다. 마찬가지로, 제1 콘텐츠(810) 및/또는 제2 콘텐츠(820)에 '0x0100'외의 다른 질의 패턴 타입 '0x0010'이 함께 라벨링되는 경우, 해당 질의 패턴 타입 '0x0010'이 라벨링되는 데 기초가 된 다른 부분을 해당 질의 패턴 타입 '0x0010'과 연관된 스니펫으로 추출할 수 있다. 따라서, 프로세서는 하나의 콘텐츠에 대해 질의 패턴 타입별로 상이한 복수의 스니펫을 추출할 수 있다.

프로세서는 결정된 랭킹을 기초로 검색 질의에 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠의 스니펫을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 하나 이상의 스니펫 중 하나 이상의 질의 패턴 타입(즉, 검색 질의의 질의 패턴 타입)과 연관된 스니펫을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다. 예를 들어, 제1 콘텐츠(810) 및 제2 콘텐츠(820)의 스니펫 중 검색어 입력부(802)에 입력된 검색 질의 '부산 맛집 베스트'의 질의 패턴 타입 '0x0100'과 연관된 스니펫인 '목록형 정보'가 포함된 부분을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다.

종래와 같이 검색 질의와의 키워드 매칭을 통해 획일적으로 스니펫을 추출하고 출력하는 경우, 콘텐츠의 본문에서 단순히 '부산', '맛집', '목록'이라는 키워드가 포함된 부분(예를 들면, 본문의 도입부 등)이 스니펫으로 출력되는 반면, 본 개시의 실시예들에 따르면, 실제로 '맛집 목록'(즉, 목록형 정보)이 포함된 부분이 스니펫으로 출력되므로, 사용자는 콘텐츠들의 질의 의도에 대응하는 일부분을 스니펫으로 제공받을 수 있다.

도 9는 본 개시의 또 다른 실시예에 따른 검색 질의의 질의 의도가 반영된 검색 결과를 제공하는 예시를 나타내는 도면이다. 프로세서는 복수의 콘텐츠에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 일 실시예에서, 프로세서는 복수의 콘텐츠에 포함된 첨부 파일을 기초로 질의 패턴 타입을 라벨링하는 경우, 프로세서는 첨부 파일 확장자명, 첨부 파일의 제목, 첨부 파일의 생성일자, 첨부 파일에 포함된 콘텐츠 등을 분석하여 질의 패턴 타입을 결정하고, 해당 첨부 파일을 포함하는 콘텐츠에 결정된 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다. 다른 실시예에서, 복수의 콘텐츠에 포함된 이미지를 기초로 질의 패턴 타입을 라벨링하는 경우, 프로세서는 이미지에 포함된 텍스트 정보, 이미지 정보 등을 분석하여 질의 패턴 타입을 결정하고, 해당 이미지를 포함하는 콘텐츠에 결정된 질의 패턴 타입을 라벨링할 수 있다.

화면(900)에 출력된 제1 콘텐츠 '이U-사랑시를 기타로 쳐보자(기타 코드 악보 포함, 쉬운 버전)'(910)은 첨부 파일을 포함할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 제1 콘텐츠(910)의 첨부 파일의 확장자 '.pdf', 제목 '사랑시 기타 코드 악보'등을 기초로 제1 콘텐츠(910)의 질의 패턴 타입을 '악보 정보' 또는 '멀티미디어 정보' 등과 대응되는 질의 패턴 타입 '0x1000'으로 라벨링할 수 있다. 한편, 화면(900)에 출력된 제2 콘텐츠 '[멜로디] 이U-사랑시 악보'(920)는 이미지를 포함할 수 있다. 이 경우, 프로세서는 제2 콘텐츠(920)의 이미지를 분석하여 인식된 '사랑시', '작사', '작가' 등의 텍스트 및 '음표', '오선지', '악보 이미지' 등의 이미지 정보를 기초로 제2 콘텐츠(920)의 질의 패턴 타입을 '악보 정보' 또는 '멀티미디어 정보' 등과 대응되는 질의 패턴 타입 '0x1000'으로 라벨링할 수 있다.

프로세서는 도시된 바와 같이 사용자 단말의 화면(900)의 검색어 입력부(902)에 입력된 검색 질의 '이U 사랑시 악보'를 수신할 수 있다. 그 후, 프로세서는 수신된 '이U 사랑시 악보'에서 '악보'라는 키워드를 추출하고, 질의 패턴 타입을 '악보'라는 키워드에 대응하는 질의 패턴 타입 '0x1000'으로 결정할 수 있다. 여기서, 프로세서는 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입과 검색 질의의 질의 패턴 타입'0x1000'에 대응하는 랭킹 팩터 '악보 정보' 또는 '멀티미디어 정보'를 기초로, 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 산출하고, 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정할 수 있다. 즉, 프로세서는 '0x1000'이 라벨링된 제1 콘텐츠(910) 및 제2 콘텐츠(920)의 랭킹 점수에 가중치를 더할 수 있고, 그에 따라 제1 콘텐츠(910) 및 제2 콘텐츠(920)가 복수의 콘텐츠 중 상위 랭킹에 랭크될 수 있으며, 우선적으로 출력될 수 있다.

도 10은 본 개시의 일 실시예에 따른 검색 질의의 질의 의도에 따라 상이한 스니펫을 제공하는 예시를 나타내는 도면이다. 일 실시예에서, 프로세서는 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 분석하여, 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입과 연관된 하나 이상의 스니펫을 추출할 수 있다. 여기서, 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입과 연관된 하나 이상의 스니펫은, 복수의 콘텐츠 각각의 본문 중에서 해당 질의 패턴 타입이 라벨링되는 데 기초가 된 일부분일 수 있다.

예를 들어, 프로세서는 콘텐츠 'A 자동차 출시 정보(출시일, 가격)'(1014, 1034)에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 분석하여, 해당 콘텐츠(1014, 1034)에 '시간 정보'에 대응하는 질의 패턴 타입 '0x10000' 과 '가격 정보'에 대응하는 질의 패턴 타입 '0x00010'을 라벨링할 수 있다. 이 때, 프로세서는 콘텐츠로부터 질의 패턴 타입 '0x10000'과 연관된 스니펫 및 질의 패턴 타입 '0x00010'과 연관된 스니펫을 각각 추출할 수 있다. 즉, 콘텐츠(1014, 1034)의 본문 중에서, '시간 정보'를 포함하는 '...A 자동차의 출시일은 2020 모터쇼(5월 29일) 이후인 9월 15일이며...' 부분을 질의 패턴 타입 '0x10000'과 연관된 스니펫(1016)으로 추출하고, '가격 정보'를 포함하는 '... 최소 가격 4000만원 중반부터 최고 6000만 원까지...' 부분을 질의 패턴 타입 '0x00010'과 연관된 스니펫(1036)으로 각각 추출할 수 있다.

프로세서는 하나 이상의 스니펫 중 하나 이상의 질의 패턴 타입(즉, 검색 질의의 질의 패턴 타입)과 연관된 스니펫을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서가 제1 화면(1010)의 검색어 입력부(1012)에 입력된 검색 질의 'A차 출시일'를 수신하는 경우, 콘텐츠(1014)의 스니펫 중 검색 질의 'A차 출시일'의 질의 패턴 타입 '0x10000'과 연관된 스니펫(1016)을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다. 반면, 프로세서가 제2 화면(1030)의 검색어 입력부(1032)에 입력된 검색 질의 'A차 가격'을 수신하는 경우, 콘텐츠(1034)의 스니펫 중 검색 질의 'A차 가격'의 질의 패턴 타입'0x00010'과 연관된 스니펫(1036)을 사용자 단말을 통해 출력할 수 있다. 따라서, 제1 화면(1010) 및 제2 화면(1030)에서 도시하는 바와 같이, 검색 질의 'A차 출시일'에 대한 검색 결과와 검색 질의 'A차 가격'에 대한 검색 결과로 동일한 콘텐츠(1014, 1034)가 출력되더라도, 각각 상이한 스니펫(1016, 1036)이 출력될 수 있다.

도 11은 본 개시의 일 실시예에 따른 검색 질의의 질의 의도와 연관된 영역이 강조된 스니펫(1110, 1120, 1130)을 제공하는 예시를 나타내는 도면이다. 프로세서는 스니펫 중에서 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 강조하여 출력할 수 있다. 즉, 사용자의 가독성을 위해, 스니펫 중 사용자의 질의 의도에 맞는 일부 영역(예를 들면, 사용자가 제공받고자 하는 대상 정보를 포함하는 영역)을 강조하여 사용자 단말에 출력할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 스니펫 중에서 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 볼드체 처리 및 백그라운드 처리 중 적어도 하나를 통해 강조하여 출력할 수 있다.

도시된 바와 같이, 제1 콘텐츠의 스니펫(1110)은 검색 질의 '피부과 가격'의 질의 패턴 타입(즉, 키워드 '가격'에 대응하는 질의 패턴 타입)과 연관된 '10만원' 및 '가격' 영역이 볼드체 처리를 통해 강조되어 화면(1100)에 표시될 수 있다. 또한, 제2 콘텐츠의 스니펫(1120)은 검색 질의 '피부과 가격'의 질의 패턴 타입과 연관된 '4회로 진행하게 되면 20만원 중반대' 영역이 백그라운드 처리를 통해 강조되어 화면(1100)에 표시될 수 있다. 또한, 제3 콘텐츠의 스니펫(1130)은 검색 질의 '피부과 가격'의 질의 패턴 타입과 연관된 'A 피부과에서 33,000원 2개월 내에서 1년' 영역이 백그라운드 처리 및 '33,000원' 영역이 볼드체 처리를 통해 강조되어 화면(1100)에 표시될 수 있다. 따라서, 사용자는 질의 의도에 대응하는 영역이 강조된 가독성 있는 스니펫을 제공받을 수 있다.

도 11에서는 스니펫의 강조 처리 방식으로 볼드체 처리 방식 또는 백그라운드 처리 방식을 도시하고 있으나, 이에 한정되지 않고, 사용자의 가독성을 향상시키기 위한 다양한 강조 처리 방식이 사용될 수 있다. 예를 들어, 콘텐츠에 포함된 텍스트를 목록형으로 배열하여 출력하는 강조 처리 방식이 사용될 수 있다. 또한, 도 11에서는 콘텐츠의 텍스트가 강조된 스니펫이 출력되는 예시를 도시하고 있으나, 이에 한정되지 않고, 콘텐츠에 포함된 첨부 파일, 이미지 등이 강조된 스니펫이 출력될 수 있다.

상술한 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법은 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램으로 제공될 수 있다. 매체는 컴퓨터로 실행 가능한 프로그램을 계속 저장하거나, 실행 또는 다운로드를 위해 임시 저장하는 것일 수도 있다. 또한, 매체는 단일 또는 수개 하드웨어가 결합된 형태의 다양한 기록수단 또는 저장수단일 수 있는데, 어떤 컴퓨터 시스템에 직접 접속되는 매체에 한정되지 않고, 네트워크 상에 분산 존재하는 것일 수도 있다. 매체의 예시로는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등을 포함하여 프로그램 명령어가 저장되도록 구성된 것이 있을 수 있다. 또한, 다른 매체의 예시로, 애플리케이션을 유통하는 앱 스토어나 기타 다양한 소프트웨어를 공급 내지 유통하는 사이트, 서버 등에서 관리하는 기록매체 내지 저장매체도 들 수 있다.

본 개시의 방법, 동작 또는 기법들은 다양한 수단에 의해 구현될 수도 있다. 예를 들어, 이러한 기법들은 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수도 있다. 본원의 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리적 블록들, 모듈들, 회로들, 및 알고리즘 단계들은 전자 하드웨어, 컴퓨터 소프트웨어, 또는 양자의 조합들로 구현될 수도 있음을 통상의 기술자들은 이해할 것이다. 하드웨어 및 소프트웨어의 이러한 상호 대체를 명확하게 설명하기 위해, 다양한 예시적인 구성요소들, 블록들, 모듈들, 회로들, 및 단계들이 그들의 기능적 관점에서 일반적으로 위에서 설명되었다. 그러한 기능이 하드웨어로서 구현되는지 또는 소프트웨어로서 구현되는지의 여부는, 특정 애플리케이션 및 전체 시스템에 부과되는 설계 요구사항들에 따라 달라진다. 통상의 기술자들은 각각의 특정 애플리케이션을 위해 다양한 방식들로 설명된 기능을 구현할 수도 있으나, 그러한 구현들은 본 개시의 범위로부터 벗어나게 하는 것으로 해석되어서는 안된다.

하드웨어 구현에서, 기법들을 수행하는 데 이용되는 프로세싱 유닛들은, 하나 이상의 ASIC들, DSP들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스들(digital signal processing devices; DSPD들), 프로그램가능 논리 디바이스들(programmable logic devices; PLD들), 필드 프로그램가능 게이트 어레이들(field programmable gate arrays; FPGA들), 프로세서들, 제어기들, 마이크로제어기들, 마이크로프로세서들, 전자 디바이스들, 본 개시에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 다른 전자 유닛들, 컴퓨터, 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수도 있다.

따라서, 본 개시와 연계하여 설명된 다양한 예시적인 논리 블록들, 모듈들, 및 회로들은 범용 프로세서, DSP, ASIC, FPGA나 다른 프로그램 가능 논리 디바이스, 이산 게이트나 트랜지스터 로직, 이산 하드웨어 컴포넌트들, 또는 본원에 설명된 기능들을 수행하도록 설계된 것들의 임의의 조합으로 구현되거나 수행될 수도 있다. 범용 프로세서는 마이크로프로세서일 수도 있지만, 대안으로, 프로세서는 임의의 종래의 프로세서, 제어기, 마이크로제어기, 또는 상태 머신일 수도 있다. 프로세서는 또한, 컴퓨팅 디바이스들의 조합, 예를 들면, DSP와 마이크로프로세서, 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연계한 하나 이상의 마이크로프로세서들, 또는 임의의 다른 구성의 조합으로서 구현될 수도 있다.

펌웨어 및/또는 소프트웨어 구현에 있어서, 기법들은 랜덤 액세스 메모리(random access memory; RAM), 판독 전용 메모리(read-only memory; ROM), 비휘발성 RAM(non-volatile random access memory; NVRAM), PROM(programmable read-only memory), EPROM(erasable programmable read-only memory), EEPROM(electrically erasable PROM), 플래시 메모리, 컴팩트 디스크(compact disc; CD), 자기 또는 광학 데이터 스토리지 디바이스 등과 같은 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 명령들로서 구현될 수도 있다. 명령들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행 가능할 수도 있고, 프로세서(들)로 하여금 본 개시에 설명된 기능의 특정 양태들을 수행하게 할 수도 있다.

이상 설명된 실시예들이 하나 이상의 독립형 컴퓨터 시스템에서 현재 개시된 주제의 양태들을 활용하는 것으로 기술되었으나, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 네트워크나 분산 컴퓨팅 환경과 같은 임의의 컴퓨팅 환경과 연계하여 구현될 수도 있다. 또 나아가, 본 개시에서 주제의 양상들은 복수의 프로세싱 칩들이나 장치들에서 구현될 수도 있고, 스토리지는 복수의 장치들에 걸쳐 유사하게 영향을 받게 될 수도 있다. 이러한 장치들은 PC들, 네트워크 서버들, 및 휴대용 장치들을 포함할 수도 있다.

본 명세서에서는 본 개시가 일부 실시예들과 관련하여 설명되었지만, 본 개시의 발명이 속하는 기술분야의 통상의 기술자가 이해할 수 있는 본 개시의 범위를 벗어나지 않는 범위에서 다양한 변형 및 변경이 이루어질 수 있다. 또한, 그러한 변형 및 변경은 본 명세서에 첨부된 특허청구의 범위 내에 속하는 것으로 생각되어야 한다.

100: 사용자
110: 사용자 단말
120: 화면

Claims

적어도 하나의 프로세서에 의해 수행되는 검색 질의의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법에 있어서,
사용자 단말로부터 검색 질의를 수신하는 단계;
상기 검색 질의로부터 추출된 하나 이상의 질의 의도를 기초로 상기 검색 질의에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정하는 단계; 및
상기 하나 이상의 질의 패턴 타입을 기초로 상기 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정하는 단계
를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 검색 질의로부터 추출된 하나 이상의 질의 의도를 기초로 상기 검색 질의에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정하는 단계는,
상기 검색 질의에 포함된 하나 이상의 키워드를 통해 상기 검색 질의로부터 상기 하나 이상의 질의 의도를 추출하는 단계; 및
상기 하나 이상의 질의 의도에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정하는 단계를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 검색 질의로부터 추출된 하나 이상의 질의 의도를 기초로 상기 검색 질의에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정하는 단계는,
자연어 처리를 통해 상기 검색 질의로부터 하나 이상의 질의 의도를 추출하는 단계; 및
상기 하나 이상의 질의 의도에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정하는 단계를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 하나 이상의 질의 패턴 타입은 하나 이상의 비트로 표현되며,
상기 하나 이상의 비트는, 상기 복수의 콘텐츠의 랭킹을 결정하는데 가중치를 부여하는 요소인 하나 이상의 랭킹 팩터와 사전에 매칭되는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제4항에 있어서,
상기 하나 이상의 질의 패턴 타입을 기초로 상기 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정하는 단계는,
상기 하나 이상의 랭킹 팩터를 기초로 상기 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 산출하는 단계; 및
상기 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 기초로 상기 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정하는 단계
를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제5항에 있어서,
상기 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입을 라벨링하는 단계를 더 포함하고,
상기 하나 이상의 랭킹 팩터를 기초로 상기 검색 질의에 대한 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹 점수를 산출하는 단계는,
상기 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입 및 상기 하나 이상의 랭킹 팩터를 기초로 상기 검색 질의에 대한 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정하는 단계를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제6항에 있어서,
상기 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입을 라벨링하는 단계는,
상기 복수의 콘텐츠에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 질의 패턴 타입을 라벨링하는 단계를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 결정된 랭킹을 기초로 상기 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠를 상기 사용자 단말을 통해 출력하는 단계를 더 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출하는 단계를 더 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제9항에 있어서,
상기 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출하는 단계는,
상기 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 분석하여, 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출하는 단계를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제10항에 있어서,
상기 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 분석하여, 복수의 콘텐츠 각각으로부터 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출하는 단계는,
상기 복수의 콘텐츠 각각에 포함된 텍스트, 텍스트 구조, 첨부 파일 및 이미지 중 적어도 하나를 기초로 결정된 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입과 연관된 하나 이상의 스니펫을 추출하는 단계를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제1항에 있어서,
상기 결정된 랭킹을 기초로 상기 검색 질의에 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠의 스니펫을 상기 사용자 단말을 통해 출력하는 단계를 더 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제12항에 있어서,
상기 복수의 콘텐츠 각각의 질의 패턴 타입과 연관된 하나 이상의 스니펫을 추출하는 단계를 더 포함하고,
상기 결정된 랭킹을 기초로 상기 검색 질의에 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠의 스니펫을 상기 사용자 단말을 통해 출력하는 단계는,
상기 하나 이상의 스니펫 중 상기 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 스니펫을 상기 사용자 단말을 통해 출력하는 단계를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제13항에 있어서,
상기 하나 이상의 스니펫 중 상기 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 스니펫을 상기 사용자 단말을 통해 출력하는 단계는,
상기 하나 이상의 질의 패턴 타입에 대해 미리 설정된 우선순위에 따라 상기 하나 이상의 스니펫 중 적어도 일부를 상기 사용자 단말을 통해 출력하는 단계를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제12항에 있어서,
상기 결정된 랭킹을 기초로 상기 검색 질의에 연관된 복수의 콘텐츠 중 적어도 하나 이상의 콘텐츠의 스니펫을 상기 사용자 단말을 통해 출력하는 단계는,
상기 스니펫 중에서 상기 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 강조하여 출력하는 단계를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제15항에 있어서,
상기 스니펫 중에서 상기 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 강조하여 출력하는 단계는,
상기 스니펫 중에서 상기 하나 이상의 질의 패턴 타입과 연관된 일부 영역을 볼드체 처리 및 백그라운드 처리 중 적어도 하나를 통해 강조하여 출력하는 단계를 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법.
제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 따른 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위해 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
검색 질의의 의도를 반영한 검색 결과 제공 시스템으로서,
통신 모듈;
메모리; 및
상기 메모리와 연결되고, 상기 메모리에 포함된 컴퓨터 판독 가능한 적어도 하나의 프로그램을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서
를 포함하고,
상기 적어도 하나의 프로그램은, 사용자 단말로부터 검색 질의를 수신하고, 상기 검색 질의로부터 추출된 하나 이상의 질의 의도를 기초로 상기 검색 질의에 대한 하나 이상의 질의 패턴 타입을 결정하고, 상기 하나 이상의 질의 패턴 타입을 기초로 상기 검색 질의와 연관된 복수의 콘텐츠 각각의 랭킹을 결정하기 위한 명령어들을 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 시스템.
제18항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로그램은, 상기 복수의 콘텐츠의 질의 패턴 타입을 라벨링하기 위한 명령어들을 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 시스템.
제18항에 있어서,
상기 적어도 하나의 프로그램은, 상기 복수의 콘텐츠 각각에 대한 적어도 하나 이상의 스니펫을 추출하기 위한 명령어들을 포함하는, 질의 의도를 반영한 검색 결과 제공 시스템.