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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김문종 (와이즈넛) 이재안 (와이즈넛) 한규열 (와이즈넛) 안영민 (와이즈넛)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
50 - 55 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

구문 의미 이해 기반의 VOC 요약 및 분류
김문종 ,  이재안 ,  한규열 외 1명 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2016.01 학술저널

2015

구문 의미 이해 기반의 VOC 요약 시스템
김문종 ,  이재안 ,  안영민 한국정보과학회 학술발표논문집 2015.06 학술대회자료

초록· 키워드

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VOC(Voice of Customer)는 기업의 제품 또는 서비스에 대한 고객의 의견이나 요구를 파악할 수 있는 중요한 데이터이다. 그러나 VOC 데이터는 대화체의 특징으로 인해 내용의 분절이나 중복이 다수 존재할 뿐 아니라 다양한 내용의 대화가 포함되어 유형을 파악하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는, 문서에서 중요한 의미를 갖는 키워드와 품사, 형태소 등을 언어 자원으로 선정하였고, 이를 바탕으로 문장의 구조 및 의미를 이해하기 위한 LSP(Lexico-Semantic-Pattern, 어휘 의미 패턴)를 정의하여 구문 의미 이해 기반의 주요 문장을 요약문으로 추출하였다. 요약문을 생성함에 있어 분절된 문장을 연결하고 중복된 의미를 갖는 문장을 줄이는 방법을 제안하였다. 또한 카테고리 별로 어휘 의미 패턴을 정의하고 어휘 의미 패턴에 매칭된 주요 문장이 속한 카테고리를 기반으로 문서를 분류하였다. 실험에서는 VOC 데이터를 대상으로 문서를 분류하고 요약문을 생성하여 기존의 방법들과 비교하였다.
#요약 #문서 분류 #구문 분석 #구문 의미 이해 #VOC #summarization #text classification #sentence analysis #sentence understanding

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. VOC 요약 및 분류 시스템
4. 실험 및 평가
5. 결론 및 향후 연구 과제
References

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
[학술대회논문] - R. Barzilay / 1998 / Using Lexical Chains for Text Summarization / Proc. of the TIPSTER Text Phase III Workshop google schola [학술대회논문] - Rada Mihalcea / 2004 / TextRank : Bringing Order into Texts / Proc. of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing : 404 ~ 411 google schola [학술대회논문] - J. WoonChul / 2004 / Automatic Text Summarization with Two Step Sentence Extraction / KIISE google schola [학술대회논문] - L. JaeMoon / 2003 / An Improvement Of Efficiency For kNN By Using A Heuristic / Proc. of KIPS google schola [학술대회논문] - T. Joachims / 1998 / Text Categorization with Support Vector Machines: Learning with Many Relevant Features / Proc. of ECML : 137 ~ 142 google schola

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