호텔 검색을 고도화하기 위해서 검색 키워드 동의어·유의어 보강, 검색 문서 커버리지 확대, 질의와 연관된 콘텐츠 수급 기술이 필요했습니다. 이를 해결하기 위해 플레이스 AI 팀은 다국어 음차 변환 및 번역 모델 → POI 매칭 → 검색 키워드 및 스니펫 추출의 세 가지 단계를 포함한 프로젝트를 진행했습니다.
POI: 사용자가 관심을 가질 만한 장소(Point of Interest)를 의미하며, 레스토랑, 호텔, 관광지, 쇼핑몰 등 다양한 유형의 장소를 포함합니다. 네이버 플레이스에서는 이러한 POI 정보를 체계적으로 관리하며 검색 및 리뷰 서비스에서 활용하고 있습니다.
POI 매칭: 블로그, 결제 내역, 영수증, 리뷰 등에서 추출된 POI 정보를 네이버 플레이스 DB의 POI와 연결하는 과정입니다.
구현 과정과 주요 도전 과제
다국어 지원을 위한 음차 변환 및 번역 모델 적용
해외 호텔 및 명소 검색 시, 한국어, 영어, 일본어 등 다양한 언어로 입력된 질의가 일관된 검색 결과로 연결되지 않는 문제가 있었습니다. 기존 시스템은 CP사에서 제공한 필드만 색인하여 활용했기 때문에 다국어 질의 대응력이 부족했고, 이로 인해 일부 유명 업체조차 검색되지 않는 경우가 발생했습니다.
검색 키워드 동의어·유의어 보강을 위해 다국어 음차 변환 및 번역 모델을 적용하여 블로그 등에서 검색 대응 키워드를 확장했습니다. 이를 통해 언어별 명칭 차이로 인한 검색 누락을 방지하고 검색 결과의 일관성을 확보했습니다.
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한국어 
일본어, 한국어 로마자 음차 변환 모델을 도입하여 언어별 명칭 차이를 줄이고 검색 정확도를 향상시켰습니다.
일본어, 한국어 로마자 음차 변환 모델을 도입하여 언어별 명칭 차이를 줄이고 검색 정확도를 향상시켰습니다.•
업체 카테고리 기반 한국어 → 영어 번역 모델을 추가 개발하여 다국어 검색 커버리지를 확장했습니다.