메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현중 (서울대학교) 조성준 (서울대학교) 강필성 (서울과학기술대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제40권 제1호
발행연도
2014.2
수록면
18 - 33 (16page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
A Word is the smallest unit for text analysis, and the premise behind most text-mining algorithms is that the words in given documents can be perfectly recognized. However, the newly coined words, spelling and spacing errors, and domain adaptation problems make it difficult to recognize words correctly. To make matters worse, obtaining a sufficient amount of training data that can be used in any situation is not only unrealistic but also inefficient. Therefore, an automatical word extraction method which does not require a training process is desperately needed. WordRank, the most widely used unsupervised word extraction algorithm for Chinese and Japanese, shows a poor word extraction performance in Korean due to different language structures. In this paper, we first discuss why WordRank has a poor performance in Korean, and propose a customized WordRank algorithm for Korean, named KR-WordRank, by considering its linguistic characteristics and by improving the robustness to noise in text documents. Experiment results show that the performance of KR-WordRank is significantly better than that of the original WordRank in Korean. In addition, it is found that not only can our proposed algorithm extract proper words but also identify candidate keywords for an effective document summarization.
#Word Extraction #Keyword Extraction #Text Mining #Unsupervised Learning #WordRank

목차

1. 서론
2. WordRank
3. KR-WordRank
4. KR-WordRank 성능 검증
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
1. [단행본] - Berry, M. W. / 2007 / Survey of Text Mining :Clustering, Classification, and Retrieval / Springer google schola 2. [학술대회논문] - Chen, S. / 2011 / A simple and effective unsupervised word segmentation approach / In proceedings of the 25th AAAI Conference on Artificial Intelligence google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 조수곤 / 2012 / 텍스트마이닝을 활용한 산업공학 학술지의 논문 주제어간 연관관계 연구 / 대한산업공학회지 38 (1) : 67 ~ 73 dbpia 4. [단행본] - Fellbaum, C. / 2005 / Encyclopedia of Language and Linguistics / Elsevier : 665 ~ 670 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Feng, H. / 2004 / Accessor variety criteria for Chinese word extraction / Computational Linguistics 30 (1) : 75 ~ 93 google schola

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

RFID 시스템 보안 강화를 위한 비공개 코드 기반의 인증 프로토콜
장봉임 ,  김용태 ,  정윤수 외 1명 한국정보통신학회논문지 2010 .03
일회성 난수를 사용한 RFID 상호인증 프로토콜
오세진 ,  정경호 ,  윤태진 외 1명 한국통신학회논문지 2011 .07
블록체인 기술을 이용한 비즈니스모델의 혁신적인 금융서비스에 관한 연구
장기진 e-비즈니스연구 2017 .12
가상화폐의 수용에 영향을 미치는 요인 연구 : TAM을 중심으로
구승환 ,  왕핑 ,  선팅팅 한국산학기술학회 논문지 2014 .07
실물옵션을 이용한 해외 부동산 투자 가치평가 연구
구승환 ,  왕핑 ,  장성용 한국산학기술학회 논문지 2013 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2015-500-001128203