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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Myung-Hwi Kim (Sangmyung University) Beakcheol Jang (Sangmyung University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제25권 제2호(통권 제191호)
발행연도
2020.2
수록면
123 - 131 (9page)

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텍스트 순위 알고리즘은 키워드 추출을 위한 대표적인 방법이며 그 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 텍스트 랭킹 알고리즘에서 대표적으로 사용되는 TF-IDF, SMART, INQUERY, CCA 알고리즘이 적용된 최근 연구와 실험해 비교한다. 먼저, 각 알고리즘을 설명한 후 뉴스와 트위터 데이터를 기반으로 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험 결과에 따르면 네 가지 알고리즘 모두 뉴스 데이터에서 특정 단어의 추출 성능이 좋다는 것을 알 수 있다. 그러나 Twitter의 경우 CCA는 특정 단어를 추출하는 최고의 성능을 가지며 INQUERY는 가장 낮은 성능을 보여준다. 또한 6 가지 비교 메트릭을 통해 알고리즘의 정확성을 분석한다. 실험 결과 CCA가 뉴스 데이터에서 최고의 정확도를 보여주고, 트위터의 경우 TF-IDF와 CCA는 비슷한 성능을 보이며 높은 정확도를 보인다.
#Text ranking algorithm #TF-IDF #SMART #INQUERY #CCA #텍스트 랭킹 알고리즘

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Algorithms
III. Experiment
IV. Result
V. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
B. Lott / 2012 / Survey of keyword extraction techniques / UNM Education 50:1~11 google schola Y. K. Meena / 2014 / Survey on graph and cluster based approaches in multi-document text summarization / International Conference on Recent Advances and Innovations in Engineering (ICRAIE-2014) :1~5 google schola S. S. Sonawane / 2014 / Graph based representation and analysis of text document: A survey of techniques / International Journal of Computer Applications 96(19) google schola Ramos / 2003 / Using tf-idf to determine word relevance in document queries / Proceedings of the first instructional conference on machine learning 242:133~142 google schola C. Buckley / 1995 / Automatic query expansion using SMART : TREC 3 / NIST special publication sp :69~69 google schola

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