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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정영미 (연세대학교 문헌정보학과) 김용광 (연세대학교 문헌정보학과 대학원)
저널정보
한국정보관리학회 정보관리학회지 정보관리학회지 제25권 제4호
발행연도
2008.1
수록면
227 - 243 (17page)

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이 연구에서는 사건중심 뉴스기사 요약문을 자동생성하기 위해 뉴스기사들을 SVM 분류기를 이용하여 사건 주제범주로 먼저 분류한 후, 각 주제범주 내에서 싱글패스 클러스터링 알고리즘을 통해 특정한 사건 관련 기사들을 탐지하는 기법을 제안하였다. 사건탐지 성능을 높이기 위해 고유명사에 가중치를 부여하고, 뉴스의 발생시간을 고려한 시간벌점함수를 제안하였다. 또한 일정 규모 이상의 클러스터를 분할하여 적절한 크기의 사건 클러스터를 생성하도록 수정된 싱글패스 알고리즘을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 사건탐지 기법의 성능은 단순 싱글패스 클러스터링 기법에 비해 정확률, 재현율, F-척도에서 각각 37.1%, 0.1%, 35.4%의 성능 향상률을 보였고, 오보율과 탐지비용에서는 각각 74.7%, 11.3%의 향상률을 나타냈다.
#사건탐지 #사건중심 뉴스기사 자동요약 #지지벡터기 #싱글패스 알고리즘 #시간벌점함수

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참고문헌 (13)

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정영미 / 2005 / 정보검색연구 / 구미무역(주)출판부. google schola 한국언론연구원 / 1991 / 전국언론사 기사자료 표준분류표 / 한국언론연구원 dbpia Allan, J / 2002 / Topic Detection and Tracking Event based Information Organization / Kluwer Academic Publishers google schola Chang, C / LIBSVM: a li- brary for support vector machines google schola Dharanipragada, D. M / 2002 / Segmentation and detection at ibm: hybrid statistical models and two-tiered clustering, in: Topic Detec- tion and Tracking Event based Infor- mation Organization / Kluwer Academic Publishers :135~148 google schola

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