어두운 기록에서 빛을 찾기: 이메일의 맥락과 내용을 연결하기 위한 AI 활용

초록 이메일 아카이브는 중요한 역사적 자원이지만, 이러한 데이터에 대한 접근은 독특한 아카이브적 과제를 제기하고, 많은 디지털 출생 컬렉션은 여전히 어두운 상태로 남아 있습니다. 또한, 이러한 컬렉션이 어떻게 효과적으로 제공되어야 하는지에 대한 질문이 남아 있습니다. 본 논문은 이메일 접근 보존에 대한 관심이 커지고 있는 가운데, 그러한 컬렉션이 더 널리 제공될 준비를 할 수 있도록 사용자들의 요구를 다루고 있습니다. 이메일 내용이 의미 있게 접근되기 위해서는 이메일의 맥락 또한 이 접근의 일부분을 형성해야 한다고 주장합니다. 이 아이디어를 탐구하면서, 우리는 조직 이메일의 대규모 다중 관리 아카이브 내에서의 발견에 초점을 맞추며, 이메일의 네트워크 기능이 특히 명백하게 드러납니다. 우리는 사용자 주도의 이메일 탐색을 지원하는 AI 기반 방법을 활용한 프로토타입 검색 도구를 소개합니다. 구체적으로, 우리는 단순한 구문 일치에 기반한 모델과 더 복잡한 BERT 임베딩을 기반으로 하는 두 가지 서로 다른 AI 모델을 통합합니다. 이들은 함께 미래 아카이브 사용자의 다양성, 관심사 및 경험 수준을 반영한 맥락적 발견을 위한 새로운 경로를 제공합니다.