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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이성직 (서울시립대학교) 김한준 (서울시립대학교)
저널정보
한국전자거래학회 한국전자거래학회지 한국전자거래학회지 제14권 제4호
발행연도
2009.11
수록면
59 - 73 (15page)

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초록· 키워드

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키워드 추출은 정보검색, 문서 분류, 요약, 주제탐지 등의 텍스트 마이닝 분야에서 기반이 되는 기술이다. 대용량 전자문서로부터 추출된 키워드들은 텍스트 마이닝을 위한 중요 속성으로 활용되어 문서 브라우징, 주제탐지, 자동분류, 정보검색 시스템 등의 성능을 높이는데 기여한다. 본 논문에서는 인터넷 포털 사이트에 게재되는 대용량 뉴스문서집합을 대상으로 키워드 추출을 수행하여 분야별 주제를 제시할 수 있는 키워드를 추출하는 새로운 기법을 제안한다. 기본적으로 키워드 추출을 위해 기존 TF-IDF 모델을 고찰, 이것의 6가지 변형식을 고안하여 이를 기반으로 각 분야별 후보 키워드를 추출한다. 또한 분야별로 추출된 단어들의 분야간 교차비교분석을 통해 불용어 수준의 의미 없는 단어를 제거함으로써 그 성능을 높인다. 제안 기법의 효용성을 입증하기 위해 한글 뉴스 기사 문서에서 추출한 키워드의 질을 비교하였으며, 또한 주제 변화를 탐지하기 위해 시간에 따른 키워드 집합의 변화를 보인다.
#텍스트 마이닝 #정보검색 #키워드추출 #주제탐지 #TF-IDF #Text Mining #Information Retrieval #Keyword Extraction #Topic Detection

목차

초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 키워드 추출 방법
4. 시스템 구현
5. 성능 평가
6. 결론 및 향후 연구
참고문헌
저자소개

참고문헌 (10)

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1. [단행본] - 강승식 / 2002 / 한국어 형태소 분석과 정보 검색 / 홍릉과학출판사 : 507 ~ 549 google schola 2. [보고서] - 한국인터넷진흥원 / 2008 / 2007년 하반기 정보화실태조사 요약 보고서 google schola 3. [학술대회논문] - Jo, Taeho / 2006 / Keyword extraction from documents using a neural network model / ICHIT’06 : 194 ~ 197 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Matsuo, Y. / 2003 / Keyword extraction from a single document using word co-occurrence statistical information / International Journal on Artificial Intelligence Tools 13 (1) : 157 ~ 169 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Robertson, S. / 2004 / Understanding inverse document frequency：on theoretical arguments for IDF / Journal of Documentation 60 (5) : 503 ~ 520 google schola

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