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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김유성
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 인하대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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초록· 키워드
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본 논문에서는 하나의 문서의 주제에 적합한 키워드를 추출해내기 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 중요도(Score)를 평가할 때 입력 간선(Edge)에 의한 영향뿐만 아니라 출력 간선에 의한 영향도 고려한 새로운 중요도 산출 방법을 제안하며, 이 그래프 모델을 토대로 점진적으로 키워드를 추출해내는 방안을 제안한다.
별도의 추가정보 없이 입력으로 주어진 단일문서 데이터만을 활용해 그 문서에 적합한 키워드를 추출하기 위한 기존의 키워드 추출 연구들은 TF-IDF 중심의 연구, 단어 간 동시출현정보와 같은 새로운 정보를 활용한 연구, 그래프 모델과 같은 새로운 공간모델을 활용하는 연구 등을 제안하였으나 만족할 만한 성능을 보여주지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 입력 문서에 대해 앞서 언급한 여러 특징들을 바탕으로 계층적 그래프 모델을 구축하고 이를 중심으로 기존에 많이 사용되는 정점의 중요도 평가방법인 TextRank를 입력 간선뿐 아니라 출력 간선의 영향까지 고려할 수 있도록 변형한 새로운 형태의 알고리즘을 적용해 각 문서에 적합한 키워드를 추출하고자 하였다. 또한 이 방법의 정확성과 주제적 포괄성 검증하기 위해 다양한 분야의 주제를 가진 문서 데이터에 다양한 평가방법을 적용해 기존의 방법보다 전체적으로 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.
별도의 추가정보 없이 입력으로 주어진 단일문서 데이터만을 활용해 그 문서에 적합한 키워드를 추출하기 위한 기존의 키워드 추출 연구들은 TF-IDF 중심의 연구, 단어 간 동시출현정보와 같은 새로운 정보를 활용한 연구, 그래프 모델과 같은 새로운 공간모델을 활용하는 연구 등을 제안하였으나 만족할 만한 성능을 보여주지 못하였다. 따라서 본 연구에서는 입력 문서에 대해 앞서 언급한 여러 특징들을 바탕으로 계층적 그래프 모델을 구축하고 이를 중심으로 기존에 많이 사용되는 정점의 중요도 평가방법인 TextRank를 입력 간선뿐 아니라 출력 간선의 영향까지 고려할 수 있도록 변형한 새로운 형태의 알고리즘을 적용해 각 문서에 적합한 키워드를 추출하고자 하였다. 또한 이 방법의 정확성과 주제적 포괄성 검증하기 위해 다양한 분야의 주제를 가진 문서 데이터에 다양한 평가방법을 적용해 기존의 방법보다 전체적으로 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.
목차
국문 요약 ⅰ영문 요약 ⅱ목 차 ⅲ그림 목차 ⅴ표 목차 ⅵ알고리즘 목차 ⅶ1. 서 론 12. 통계적 접근법 기반 단일문서 키워드 추출 연구 52.1 동시출현 관계를 활용한 단일문서 키워드 추출 52.2 그래프 모델을 기반으로 한 단일문서 키워드 추출 73. 단어 동시출현관계로 구축한 계층적 유향 가중치 그래프 모델을 활용한 키워드 자동 추출 기법 103.1 프로세스 개괄 103.2 단어 동시출현 행렬 구축 및 단어 쌍 연관거리 연산 113.3 동시출현 단어 쌍 사이의 출현 종속 관계 및 공통 부분단어 관계를 활용한 계층적 유향 가중치 그래프 구축 153.3.1 문서에 출현한 단어들의 노드화 183.3.2 단어 동시출현관계 및 출현 종속관계를 활용한 그래프 형성 183.3.3 대표 노드 간 공통 부분단어 관계를 활용한 그래프 형성 273.4 점진적 키워드 추출 314. 실험 및 평가 334.1 실험 환경 334.2 분야 별 키워드 추출 결과 344.3 기준 별 정확도 산출 결과 354.3.1 제목에 출현한 단어 대비 추출 정확도 364.3.2 저자 선정 키워드에 출현한 단어 대비 추출 정확도 364.3.3 제목 및 저자 선정 키워드에 출현한 단어 대비 추출 정확도 374.4 실험결과 평가 및 분석 385. 결론 40참고 문헌 41
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