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학술저널
저자정보
유한묵 (서울시립대학교) 김한준 (서울시립대학교) 장재영 (한성대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.11
발행연도
2017.11
수록면
1,236 - 1,243 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.11.1236

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본 논문은 기존의 TextRank 알고리즘에 상호정보량 척도를 결합하여 군집 기반에서 키워드 추출하는 LSI-based ClusterTextRank 기법과 추출된 키워드를 Latent Semantic Indexing(LSI)을 이용한 연관망 구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 문서집합을 단어-문서 행렬로 표현하고, 이를 LSI를 이용하여 저차원의 개념 공간으로 차원을 축소한다. 그 다음 k-means 군집화 알고리즘을 이용하여 여러 군집으로 나누고, 각 군집에 포함된 단어들을 최대신장트리 그래프로 표현한 후 이에 근거한 군집 정보량을 고려하여 키워드를 추출한다. 그리고나서 추출된 키워드들 간에 유사도를 LSI 기법을 통해 구한 단어-개념 행렬을 이용하여 계산한 후, 이를 키워드 연관망으로 활용한다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위해 여행 관련 블로그 데이터를 이용하였으며, 제안 기법이 기존 TextRank 알고리즘보다 키워드 추출의 정확도가 약 14% 가량 개선됨을 보인다.
#잠재의미색인 #상호정보량 #최대신장트리 #클러스터링 #키워드추출 #텍스트마이닝 #latent semantic indexing #mutual information #maximal spanning tree #clustering #keyword extraction #text mining

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 배경지식
3. 제안기법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
K.-S. Hasan and V. Ng, Automatic keyphrase extraction: A survey of the state of the art, Proc. of the 52nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 1262-1273, 2014. L. Page, S. Brin, R. Motwani, and T. Winograd, The PageRank citation ranking: bringing order to the web, Stanford InfoLab, 1999. R. Mihalcea, and P. Tarau, TextRank - bringing order into texts, Proc. of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP 2004), 2004. Y.-J. Lee, S.-D. Kim, S.-H. Kang, and H.-G. Cho, Characteristics Analysis on Keyword Network Obtained from Twitter, Proc. of the 42th KISS spring conference, pp. 227-229, 2015. (in Korean) N. Timme, W. Alford, B. Flecker, and J.-M. Beggs, Multivariate information measures: an experimentalist's perspective, arXiv preprint arXiv:1111.6857, 2011.

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