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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Ki-Ju Kim (Elastic) Young-Bok Cho (Daejeon University)
저널정보
한국정보통신학회JICCE Journal of information and communication convergence engineering Journal of information and communication convergence engineering Vol.18 No.1
발행연도
2020.3
수록면
33 - 38 (6page)

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Elasticsearch is an open source search and analytics engine that can search petabytes of data in near real time. It is designed as a distributed system horizontally scalable and highly available. It provides RESTful APIs, thereby making it programming-language agnostic. Full text search of multilingual text requires language-specific analyzers and field mappings appropriate for indexing and searching multilingual text. Additionally, a language detector can be used in conjunction with the analyzers to improve the multilingual text search. Elasticsearch provides more than 40 language analysis plugins that can process text and extract language-specific tokens and language detector plugins that can determine the language of the given text. This study investigates three different approaches to index and search Chinese, Japanese, and Korean (CJK) text (single analyzer, multi-fields, and language detector-based), and identifies the advantages of the language detector-based approach compared to the other two.

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORKS
III. CJK TEXT SEARCH WITH LANGUAGE DETECTOR USING ELASTICSEARCH
IV. LANGUAGE DETECTOR-BASED APPROACH
V. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

참고문헌 (0)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-004-000405890