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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송광호 (인하대학교) 김유성 (인하대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.5
발행연도
2017.5
수록면
522 - 536 (15page)

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키워드 추출은 주어진 문서로부터 문서의 주제나 내용에 관련된 단어들을 추출해내는 방법으로 대량의 문서를 다루는 텍스트마이닝 연구들이 전처리에서 공통적으로 거치는 대표 자질 추출에서 중요하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 하나의 문서의 주제에 적합한 키워드를 추출하기 위해 문서에 출현한 단어들 사이의 동시출현관계, 동시출현 단어 쌍 사이의 출현 종속 관계, 단어들 사이의 공통 부분단어 관계 등의 다양한 관계들을 특징으로 활용하여 구축한 계층적 그래프 모델을 제안하고, 그래프를 구성하는 정점(Vertex)들의 중요도를 평가할 때 입력 간선(Edge)에 의한 영향뿐만 아니라 출력 간선에 의한 영향도 고려한 새로운 중요도 산출 방법을 제안하며, 이를 토대로 점진적으로 키워드를 추출해내는 방안을 제안한다. 그리고 제안한 방법의 정확성과 주제적 포괄성 검증을 위해 다양한 분야의 주제를 가진 문서 데이터에 다양한 평가방법을 적용해 기존의 방법보다 전체적으로 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.
#단어 동시출현관계 #동시출현 종속관계 #공통 부분단어관계 #계층 그래프 모델 #TextRank #자동 키워드추출 #word co-occurrence #co-occurrence intrinsic dependency #common sub word #hierarchical graph model #TextRank #automatic keyword extraction

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 단어동시출현 관계로 구축한 계층적 유향 가중치 그래프 모델 기반 키워드 자동 추출
4. 실험 및 평가
5. 결론
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Sifatullah Siddiqi and Aditi Sharan, Keyword and Keyphrase Extraction Techniques: A Literature Review, International Journal of Computer Applications, Vol. 109, No. 2, pp. 18-22, 2015. B. Lott, Survey of Keyword Extraction Techniques, UNM Education, 2012. Y. J. Kumar et al., A Review on Automatic Text Summarization Approaches, Journal of Computer Science, Vol. 12, No. 4, pp. 178-190, 2016. G. K. Palshikar, Keyword Extraction from a Single Document Using Centrality Measures, Proc. of 2nd international conference on pattern recognition and machine intelligence, Vol. 4815, pp. 503-510, 2007. H. P. Luhn, The automatic creation of literature abstracts, IBM J. Res. Dev., 2, pp. 159-165, 1958.

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