로그 검색을 위한 문서 관련성 점수화 기법: TF-IDF의 기초 및 구현

핵심 기술

이 글은 대량의 로그 및 문서 데이터 속에서 원하는 정보를 효과적으로 찾기 위한 문서 관련성 점수화 기법을 소개합니다. 특히, 단어 빈도(TF)와 문서 빈도(IDF)를 결합하여 검색어와 문서 간의 관련성을 계산하는 원리를 설명합니다.

기술적 세부사항

• 토큰화(Tokenization): 문서와 검색 쿼리를 개별적인 단어(토큰) 단위로 분리하는 과정입니다.
• 역색인(Inverted Index): 각 토큰이 어떤 문서에 존재하는지를 기록하는 데이터 구조로, 효율적인 검색을 가능하게 합니다.
• 기본 점수화 (단순 빈도수): 문서 내 토큰의 출현 횟수를 기반으로 점수를 부여합니다. (예: doc.ContentTokens.Count(t => t == token.ToLowerInvariant()))
• 개선된 점수화:
  • 여러 검색어가 포함된 문서에 대한 부스트.
  • 동일 토큰의 과도한 영향력을 줄이기 위한 빈도수 제한 (capped at 5).
  • 동일 토큰의 점수 부여 시 감소하는 효과 적용 (decay = 0.97, (1 - Math.Pow(decay, frequency)) / (1 - decay) 공식 활용).
• TF-IDF의 필요성 제기: 문서 내 빈도뿐만 아니라 전체 문서 집합에서의 희소성(rarity)이 중요함을 언급하며 TF-IDF의 도입을 예고합니다.

개발 임팩트

이 글에서 소개하는 점수화 기법들을 적용하면 검색 결과의 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 특히 SRE와 같이 방대한 로그 데이터에서 신속하고 정확한 문제 해결을 위한 정보를 찾아야 하는 경우, 효율적인 검색 시스템 구축에 직접적으로 기여합니다. Log 분석 도구, 검색 엔진 등 다양한 애플리케이션에 적용 가능합니다.

커뮤니티 반응

명시적인 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, 로그 분석 및 정보 검색은 IT 업계 전반에서 매우 중요하고 빈번하게 다루어지는 주제이므로 높은 관심을 받을 것으로 예상됩니다.