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한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 한국콘텐츠학회 2006 추계 종합학술대회 논문집 제4권 제2호
발행연도
2006.11
수록면
16 - 20 (5page)

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웹문서에 대한 콘텐츠 마이닝에서 레이블이 없는 엔티티 인식과 하위정보 및 추출결과의 정보통합은 중요하다. 본 논문에서는 레이블이 없는 엔티티를 인식하기 위해 베이지언 모델에 기반한 확률 기반 인식 방법을 제안한다. 또한 웹문서에 존재하는 하위링크정보를 이용하고, 추출한 중복된 결과를 통합할 수 있는 방안을 제시한다. 실험결과, 확률기반 엔티티인식과 정보통합을 수행한 방법이 가장 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 베이지언 모델 기반 엔티티 인식
Ⅳ. 정보통합
Ⅴ. 실험 및 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌

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