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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최가람 (경기대학교 일반대학원 문헌정보학과) 최성필 (경기대학교 문헌정보학과)
저널정보
한국정보관리학회 정보관리학회지 정보관리학회지 제35권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
231 - 250 (20page)

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본 논문에서는 온라인 뉴스 기사에서 자동으로 추출된 키워드 집합을 활용하여 특정 시점에서의 세부 주제별 토픽을 추출하고 정형화하는 새로운 방법론을 제시한다. 이를 위해서, 우선 다량의 텍스트 집합에 존재하는 개별 단어들의 중요도를 측정할 수 있는 복수의 통계적 가중치 모델들에 대한 비교 실험을 통해 TF-IDF 모델을 선정하였고 이를 활용하여 주요 키워드 집합을 추출하였다. 또한 추출된 키워드들 간의 의미적 연관성을 효과적으로 계산하기 위해서 별도로 수집된 약 1,000,000건 규모의 뉴스 기사를 활용하여 단어 임베딩 벡터 집합을 구성하였다. 추출된 개별 키워드들은 임베딩 벡터 형태로 수치화되고 K-평균 알고리즘을 통해 클러스터링 된다. 최종적으로 도출된 각각의 키워드 군집에 대한 정성적인 심층 분석 결과, 대부분의 군집들이 레이블을 쉽게 부여할 수 있을 정도로 충분한 의미적 집중성을 가진 토픽들로 평가되었다.
#키워드 추출 #클러스터링 #토픽 모델링 #단어 임베딩

목차

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김성진 / 2017 / 딥러닝 기반의 뉴스 분석을 활용한 주제별 최신 연관단어 추출 기법 / 한국정보처리학회 2017년 춘계학술발표대회 :873~876 google schola 김우생 / 2014 / 주성분 분석과 k 평균 알고리즘을 이용한 문서군집 방법 / 한국정보통신학회논문지 18(3):625~630 dbpia 김일환 / 2011 / 대규모 신문 기사의 자동 키워드 추출과 분석 -t-점수를 이용하여- / 한국어학 53:145~194 dbpia 신동혁 / 2016 / K-평균 클러스터링을 이용한 네트워크 유해트래픽 탐지 / 한국통신학회논문지 41(2):277~284 dbpia 안희정 / 2015 / 키워드 가중치 방식에 근거한 도서 본문 주제어 추출 / 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 23(1):19~22 dbpia

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