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논문 기본 정보

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저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제2호
발행연도
2008.4
수록면
243 - 250 (8page)

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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 논문에서는 은닉 마코프 모델을 이용하여 논문 모집 공고에서 정보를 추출하는 시스템을 제안한다. 논문 모집 공고는 완전히 정형화된 형식을 가지지는 않지만, 내용의 출현 순서에 따른 흐름이 어느 정도 존재한다. 따라서 순차적인 데이터를 해석하는데 강점을 지닌 은닉 마코프 모델을 논문 모집 공고를 분석하는데 사용한다. 하지만, 논문 모집 공고를 은닉 마코프 모델로 직관적으로 모델링하면 정보 경계가 정확히 인식되지 않는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 2-단계의 은닉 마코프 모델을 사용한다. 즉, 첫 번째 단계에서, 문서를 구로 모델링한 P-HMM(Phrase hidden Markov model)이 지역적으로 문서를 인식한다. 그리고 두 번째 단계에서 D-HMM(Document hidden Markov model)은 문서가 가진 전체적인 구조와 정보의 흐름을 파악한다. 웹에서 수집된 400개의 논문 모집 공고에 대한 실험 결과, F-measure 성능이 0.49를 보인다. 이는 직관적인 은닉 마코프 모델보다 F-measure로 0.15 정도 향상된 결과이다.
#정보 추출 #논문 모집 공고 #은닉 마코프 모델 #2단계 학습

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 논문 모집 공고의 정보 추출을 위한 2단계 은닉 마코프 모델
4. 실험
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - P.Maes / 1994 / Agents that Reduce Work and Information Overloading / Communications of the ACM 37 (7) : 31 ~ 40 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - A.Viterbi / 1967 / Error Bounds for Convolutional Codes and an Asymptotically Optimum Decoding Algorithm / IEEE Transactions on Information Theory 13 (2) : 260 ~ 267 google schola 3. [단행본] - E. Riloff / 1999 / Information Extraction as a Stepping Stone Toward Story Understanding," Understanding Language Understanding: Computational Models of Reading / The MIT Press google schola 4. [학술대회논문] - D. Miller / 1999 / A Hidden Markov Model Information Retrieval System / Proceedings of the 22nd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval : 214 ~ 221 google schola 5. [단행본] - C. Manning / 1999 / Foundations of Statistical Natural Language Processing / The MIT Press google schola

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