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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers (구)정보과학회논문지 정보과학회논문지 제19권 제1호
발행연도
1992.2
수록면
12 - 23 (12page)

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본 연구는 기계학습의 한 종류인 개념적 집단화 방법론을 영문문헌에 적용시켜, 주제분류표나 어휘사전과 같은 사전지식(prior knowledge)없이 논문제목에 나타나는 단어들의 출현빈도와 연관성에 의해 문헌을 세부 주제별로 계층적으로 자동분류하고 중요 용어의 상호관계를 학습하여 이에 따른 통제 어휘집을 생성하는 시스템을 구현하였다. 실험은 주제분야가 데이타베이스, 인공지능, 소프트웨어공학 등의 전산학분야와 생화학분야의 논문들을 임의로 추출하여 시행하였다. 기준치 변화와 실험집단의 크기에 따른 용어의 계층적 클러스터의 형성상태를 비교해 보았고, 기준치의 변화에 따라 용어군의 수효와 크기를 통제할 수 있었다. 기존에 분류된 주제분야와 비교해 본 결과, 문헌의 갯수가 증가함에 따라 각 용어들은 적절한 위치에 놓이며 클러스터는 유사한 의미의 연관성을 지니는 단어들로 구성되었다.

목차

요약

ABSTRACT

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 점진적 문헌정보 분류 시스템

Ⅳ. 실험 및 결과분석

Ⅴ. 결론

참고문헌

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