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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤보현 (목원대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제9권 제4호
발행연도
2011.4
수록면
179 - 185 (7page)

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기존의 정보 추출 방법은 기 정의된 템플릿 즉, 정해진 속성에 대해서만 해당 정보 값을 추출하는 것이 일반적이다. 그러나 최근 빠르게 변화하고 대량으로 쏟아지는 웹의 흐름을 반영하기 위해서는 정적인 템플릿(기정의된 템플릿) 이외에도 웹 사용자의 정보 요구 흐름에 따라 동적으로 속성을 정의하고 인식하는 기술이 필요하다. 이를 위해 본 문서에서는 문서에서 개체명을 대상으로 이슈화된 주제를 선정하고 이와 관련된 문서 및 문장 그룹핑을 클러스터링 기법을 통해 수행하고, 해당 그룹의 중심 주제를 능동적 템플릿의 후보 속성으로 추천하는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 타당성을 입증하고자한다.
#information extraction #candidate attribute recommendation #template

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 후보 속성 추천 방안
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

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1. [학술대회논문] - D.E. Appelt / 1993 / FASTUS: A Finite-state Processor for Information Extraction from Real-world Text / 13th International Joint Conference on Artificial Intelligence google schola 2. [인터넷자원] - H. Cunningham / / General Architecture for Text Enginee ring (GATE) (2003) google schola 3. [학술대회논문] - D.W. Embley / 2004 / Toward semantic understanding: an approach based on information extraction ontologies / 15th Australasian Database Conference google schola 4. [학술대회논문] - P. Buitelaar / 2006 / Ontology-based information extraction with SOBA / Fifth International Conference on Language Resources and Evaluation google schola 5. [학술대회논문] - H. Saggion / 2007 / Ontology-based information extraction for business intelligence / 6th International and 2nd Asian Semantic Web Conference google schola

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