ElasticSearch로 구성한 오타교정 API 결과 분석

본 글은 ElasticSearch의 SUGGEST API를 활용하여 오타 교정 API를 구축하고 그 성능을 분석한 내용을 다룹니다. 초기 12만 건의 키워드 데이터를 색인하여 테스트한 결과, 대문자 영어 키워드를 소문자로 변환하고 특수문자(‘,’ ‘-‘ ‘/’)를 제거하는 등의 전처리 과정을 거쳐 교정이 이루어졌음을 확인했습니다.

또한, 단위(ml, kg) 및 범위(~) 변환 기능도 포함되었습니다. 이후 데이터셋을 확장하고 SUGGEST API의 편집거리 옵션을 조정하여 교정 품질을 개선하고 초기 결과와 비교 분석하는 과정을 상세히 설명합니다.

이를 통해 ElasticSearch를 활용한 효율적인 오타 교정 시스템 구축 방안을 제시합니다.