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한국정보과학회 언어공학연구회 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 2005년 제17회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
발행연도
2005.10
수록면
7 - 12 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

2단계 은닉 마코프 모델을 이용한 논문 모집 공고의 자동 요약
김정현 ,  박성배 ,  이상조 외 1명 한국지능시스템학회 논문지 2008.04 학술저널

2005

논문 모집 공고에서의 정보 추출을 위한 2단계 은닉 마코프 모델
김정현 ,  박성배 ,  이상조 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 2005.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 은닉 마코프 모델(hidden Markov Model: HMM)을 2 단계 로 적용하여 논문 모집공고(Call-for-Paper: CFP)에서 필요한 정보를 추출하는 방법을 제안한다. HMM은 순차적인 흐름의 정보를 담고 있는 데이터를 잘 설명할 수 있으며 CFP가 담고 있는 정보에는 순서가 있기 때문에, CFP를 HMM으로 설명할 수 있다. 하지만, 문서를 전체적으로(global) 파악하는 HMM만으로는 정보의 정확한 경계를 파악할 수 없다. 따라서 첫 번째 단계로 CFP 문서에서 구(phrase) 단위를 구성하는 단어의 열에 대한 HMMs을 통해 국부적으로(local) 정보의 경계와 대강의 종류를 파악한다. 그리고 두 번째 단계에서 전체적인 문서의 내용 흐름에 근거하여 구축된 HMM을 이용하여 그 정보가 세부적으로 어떤 종류의 정보인지 정한다. PASCAL challenge에서 제공받은 CFP 말뭉치에 대한 첫번째 단계의 실험 결과, 0.60의 재현률과 0.61의 정확률을 보였으며, 정확률과 재현률을 바탕으로 F-measure를 측정한 결과 0.60이였다.

목차

요약
1. 서론
2. CFP 정보 추출에서 은닉 마코프 모델의 이점
3. CFP 정보 추출 작업 명세
4. 정보 추출을 위한 2단계 은닉 마코프 모델
5. 실험 및 결과분석
6. 결론 및 향후과제
참고 문헌

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조영희 ,  전진호 ,  이계성 한국컴퓨터정보학회논문지 2009 .05
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