이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
형태소 분석과 검색 품질 개선을 위한 언어 처리 경험은 수업 프로젝트에서 검색 쿼리를 분석해 검색 결과 품질을 높이는 방법을 연구한 것입니다. 한국어 검색에서 형태소 분석은 쿼리와 문서를 같은 단위로 쪼개서 매칭 정확도를 높이는 기초입니다. 분석 없이 단순 문자열 매칭을 하면 어미 변화나 띄어쓰기 차이로 관련 결과가 누락되는 경우가 많습니다. 동의어 처리도 품질에 영향을 줍니다.
사용자가 다양한 표현으로 같은 것을 검색할 때 동의어 사전이 없으면 결과가 일치하지 않는 문제가 생깁니다. 오타나 자모 분리 케이스는 검색 로그에서 패턴을 찾아 처리 규칙을 추가하는 방식이 효과적이었습니다. 검색 품질은 알고리즘 하나로 해결되는 것이 아니라 언어 처리의 각 단계를 함께 개선하는 것입니다.
수업 프로젝트에서 한국어 검색 품질을 개선할 때, 제가 가장 부딪힌 건 사용자가 친 오타와 자모가 분리된 입력이었습니다. 형태소 분석으로 어미 변화나 띄어쓰기 차이는 어느 정도 맞췄는데, 'ㄱㅏ방'처럼 자모가 깨진 입력이나 흔한 오타는 그대로 무결과로 떨어졌습니다. 그래서 저는 한 번에 알고리즘으로 다 잡으려 하지 않고, 검색 로그에서 자주 나타나는 오타 패턴부터 찾아 처리 규칙을 더하는 순서로 갔습니다. 빈도 높은 것부터 손으로 잡은 셈입니다. 다만 자모 분리 보정은 제가 잘 몰라, 관련 라이브러리에 밝은 팀원에게 물어 처리했습니다. 이후로는 검색 품질을 알고리즘 하나가 아니라 토크나이징·동의어·오타 처리의 각 단계를 함께 손보는 일로 보고, 로그에서 패턴을 찾아 규칙을 더하는 절차를 남겼습니다. 한계는 규칙 방식이 양이 늘면 감당이 안 돼 자동화가 필요하다는 점입니다.
검색 품질 개선에서 제가 형태소 분석만큼 중요하게 본 건 동의어 처리였습니다. 같은 것을 사용자마다 다른 말로 검색하는데, 동의어 사전이 없으면 한쪽 표현으로 친 사람만 결과를 봅니다. 그래서 저는 동의어를 제 머릿속 짐작으로 채우지 않고, 결과가 없던 검색어 로그에서 같은 의도로 보이는 표현을 묶어 사전에 더하는 방식을 썼습니다. 사용자가 실제로 쓴 말을 근거로 사전을 키운 셈입니다. 형태소 분석으로 단위를 맞추고, 그 위에 동의어로 표현 차이를 메우니 무결과가 줄었습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 동의어를 손으로 매핑하는 건 양이 늘수록 버겁고, 잘못 묶으면 엉뚱한 결과가 섞입니다. 그래서 빈도 높은 것부터 신중히 더하고 효과를 확인하는 식으로 갔습니다. 검색 품질은 각 단계를 데이터로 받쳐 함께 개선하는 일이라고 봅니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 CJ올리브영 프로덕트 매니저 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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