• Title, Summary, Keyword: 핵심단어 추출

Search Result 54, Processing Time 0.058 seconds

Learning-based Automatic Keyphrase Indexing from Korean Scientific LIS Articles (자동색인을 위한 학습기반 주요 단어(핵심어) 추출에 관한 연구)

  • Kim, Hea-Jin;Jeoung, Yoo-Kyung
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
    • /
    • /
    • pp.15-18
    • /
    • 2017
  • 학술 데이터베이스를 통해 방대한 양의 텍스트 데이터에 대한 접근이 가능해지면서, 많은 데이터로부터 중요한 정보를 자동으로 추출하는 것에 대한 필요성 또한 증가하였다. 특히, 텍스트 데이터로부터 중요한 단어나 단어구를 선별하여 자동으로 추출하는 기법은 자료의 효과적인 관리와 정보검색 등 다양한 응용분야에 적용될 수 있는 핵심적인 기술임에도, 한글 텍스트를 대상으로 한 연구는 많이 이루어지지 않고 있다. 기존의 한글 텍스트를 대상으로 한 핵심어 또는 핵심어구 추출 연구들은 단어의 빈도나 동시출현 빈도, 이를 변형한 단어 가중치 등에 근거하여 핵심어(구)를 식별하는 수준에 그쳐있다. 이에 본 연구는 한글 학술논문의 초록으로부터 추출한 다양한 자질 요소들을 학습하여 핵심어(구)를 추출하는 모델을 제안하였고 그 성능을 평가하였다.

  • PDF

Summary Generation of a Document with Out-of-vocabulary Words (어휘 사전에 없는 단어를 포함한 문서의 요약문 생성 방법)

  • Lee, Tae-seok;Kang, Seung-Shik
    • Annual Conference on Human and Language Technology
    • /
    • /
    • pp.530-531
    • /
    • 2018
  • 문서 자동 요약은 주요 단어 또는 문장을 추출하거나 문장을 생성하는 방식으로 요약한다. 최근 연구에서는 대량의 문서를 딥러닝하여 요약문 자체를 생성하는 방식으로 발전하고 있다. 추출 요약이나 생성 요약 모두 핵심 단어를 인식하는 것이 매우 중요하다. 학습할 때 각 단어가 문장에서 출현한 패턴으로부터 의미를 인식하고 단어를 선별하여 요약한다. 결국 기계학습에서는 학습 문서에 출현한 어휘만으로 요약을 한다. 따라서 학습 문서에 출현하지 않았던 어휘가 포함된 새로운 문서의 요약에서 기존 모델이 잘 작동하기 어려운 문제가 있다. 본 논문에서는 학습단계에서 출현하지 않은 단어까지도 중요성을 인식하고 요약문을 생성할 수 있는 신경망 모델을 제안하였다.

  • PDF

End-to-end Neural Model for Keyphrase Extraction using Twitter Hash-tag Data (트위터 해시 태그를 이용한 End-to-end 뉴럴 모델 기반 키워드 추출)

  • Lee, Young-Hoon;Na, Seung-Hoon
    • Annual Conference on Human and Language Technology
    • /
    • /
    • pp.176-178
    • /
    • 2018
  • 트위터는 최대 140자의 단문을 주고받는 소셜 네트워크 서비스이다. 트위터의 해시 태그는 주로 문장의 핵심 단어나 주요 토픽 등을 링크하게 되는데 본 논문에서는 이러한 정보를 이용하여 키워드 추출에 활용한다. 문장을 Character CNN, Bi-LSTM을 통해 문장 표현을 얻어내고 각 Span에서 이러한 문장 표현을 활용하여 Span 표현을 생성한다. Span 표현을 이용하여 각 Span에 대한 Score를 얻고 높은 점수의 Span을 이용하여 키워드를 추출한다.

  • PDF

A Study on Automatic Extraction of Core Sentences from Document using Word Cooccurrence Graph (단어의 공기 관계 그래프를 이용한 문서의 핵심 문장 추출에 관한 연구)

  • Ryu, Je;Han, Kwang-Rok;Sohn, Seok-Won;Rim, Kee-Wook
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
    • /
    • v.7 no.11
    • /
    • pp.3427-3437
    • /
    • 2000
  • In this paper,we propose an method of core sciences extractionusing word cooccrrence graph in order to summarize a document. For automatic extraction of core sentenees, we construct a mean cluster from word cooccurrence graph, and find insistence which corresponds a porposed of author. And then we extract keywords by using relationship between mean cluster and isistence. Finally, core senrences are sclected based on keywords and insitances. The esults are evaluated by comparing with manual extraction, and show that the extraction performance is improved about 10%.

  • PDF

Knowledge Structure Analysis on Defense Research Using Text Network Analysis (텍스트 네트워크분석을 활용한 국방분야 연구논문 지식구조 분석)

  • Lee, Yong-Kyu;Yoon, Soung-woong;Lee, Sang-Hoon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
    • /
    • /
    • pp.526-529
    • /
    • 2018
  • 본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장 빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.

  • PDF

A Study on the Recognition of Population Problems of Male and Female Students using Text-mining: To Drive the Implications of Population Education (텍스트마이닝기법을 활용한 남녀 학생의 인구문제에 관한 인식 분석: 인구교육의 시사점 도출을 위하여)

  • Wang, Seok-Soon;Shim, Joon-Young
    • Journal of Korean Home Economics Education Association
    • /
    • v.31 no.3
    • /
    • pp.73-90
    • /
    • 2019
  • The purpose of this study was to explore the differences in perceptions of male and female students about population problems and to draw up implications for population education. Using text mining, the report about population problem, which had written by students in population education class, were analysed. After extracting key words, semantic networks were visualized. The results were as follows. First, the high frequency words were the same for each gender. Second, key words based on frequency did not differ depending on gender. And the key words extracted by the correlation analysis and bigram were different. That is, in the semantic network of girls' words, the network of "life"-"marriage"-"birth"-"pregnancy" appeared independently, distinguishing it from male students who showed separate objective links to population problems. Therefore, it drew suggestions that male and female students should be viewed as heterogeneous groups with different cognitive structures on population problems and that the content and methods of population education should be approached differently depending on gender.

Implementation of summarization system for documents by using a word co-occurrence graph (단어의 공기 관계 그래프를 이용한 문서 요약 시스템의 구현)

  • Ryu, Je;Sun, Bok-Keun;Park, Boh-A;Han, Kwang-Rok
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
    • /
    • /
    • pp.348-350
    • /
    • 2000
  • 본 논문은 문서의 내용을 요약하기 위한 시스템의 구현에 대해서 다룬다. 문서의 내용을 분석하기 위해서는 문서의 키워드를 추출하고, 추출된 키워드를 사용하여 문서의 핵심 내용을 찾는 두 가지의 작업이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 키워드를 추출하기 위해 형태소 분석 및 전처리기, 그리고 단어의 공기 관계 그래프를 이용한 키워드 추출기를 이용하였으며, 추출된 키워드를 이용하여 문서의 핵심 문장을 찾아내는 핵심 문장 추출기, 그리고 추출된 문장을 분석하여 내용을 요약할 수 있도록 해주는 구문분석기가 이용된다.

  • PDF

Development of Voice Dialing System based on Keyword Spotting Technique (핵심어 추출 기반 음성 다이얼링 시스템 개발)

  • Park, Jeon-Gue;Suh, Sang-Weon;Han, Mun-Sung
    • Annual Conference on Human and Language Technology
    • /
    • /
    • pp.153-157
    • /
    • 1996
  • 본 논문은 연속 분포 HMM을 사용한 핵심어 추출기법(Keyword Spotting)과 화자 인식에 기반한 음성 다이얼링 및 부서 안내에 관한 것이다. 개발된 시스템은 상대방의 이름, 직책, 존칭 등에 감탄사나 명령어 등이 혼합된 형태의 자연스런 음성 문장으로부터 다이얼링과 안내에 필요한 핵심어를 자동 추출하고 있다. 핵심 단어의 사용에는 자연성을 고려하여 문법적 제약을 최소한으로 두었으며, 각 단어 모델에 대해서는 음소의 갯수 더하기 $3{\sim}4$개의 상태 수와 3개 정도의 mixture component로써 좌우향 모델을, 묵음모델에 대해서는 2개 상태의 ergodic형 모델을 구성하였다. 인식에 있어서는 프레임 동기 One-Pass 비터비 알고리즘과 beam pruning을 채택하였으며, 인식에 사용된 어휘는 36개의 성명, 8개의 직위 및 존칭, 5개 정도의 호출어, 부탁을 나타내는 동사 및 그 활용이 10개 정도이다. 약 $3{\sim}6$개 정도의 단어로 구성된 문장을 실시간($1{\sim}3$초이내)에 인식하고, 약 98% 정도의 핵심어 인식 성능을 나타내고 있다.

  • PDF

Contextual Advertisement System based on Document Clustering (문서 클러스터링을 이용한 문맥 광고 시스템)

  • Lee, Dong-Kwang;Kang, In-Ho;An, Dong-Un
    • The KIPS Transactions:PartB
    • /
    • v.15B no.1
    • /
    • pp.73-80
    • /
    • 2008
  • In this paper, an advertisement-keyword finding method using document clustering is proposed to solve problems by ambiguous words and incorrect identification of main keywords. News articles that have similar contents and the same advertisement-keywords are clustered to construct the contextual information of advertisement-keywords. In addition to news articles, the web page and summary of a product are also used to construct the contextual information. The given document is classified as one of the news article clusters, and then cluster-relevant advertisement-keywords are used to identify keywords in the document. We could achieve 21% precision improvement by our proposed method.

음성에 의한 Man-Machine Communication 기술의 현황

  • 은종관
    • The Magazine of the IEIE
    • /
    • v.15 no.2
    • /
    • pp.75-87
    • /
    • 1988
  • 본 논문에서는 음성에 의한 man-machine communication의 핵심기술인 음성인식 및 합성의 전반적인 기술에 관하여 그 현황을 알아본다. 먼저 음성인식에서 해결되어야 할 문제점들을 고찰하고 격리단어 인식, 연결단어 인식, 그리고 연속언어 인식의 기술현황을 기술한다. 격리단어 인식에서는 pattern matching 방법에서 사용되는 입력어휘의 특징 추출, reference와의 유사도 측정, 유사도 측정 결과에 의한 인식결정에 관해서 논한다. 연결단어 및 연속언어 인식에서는 현재 연구가 되고 있는 "bottom-up approach"와 "top-down approach"에 관해서 설명하고 이들 방법의 어려운 점들을 고찰한다. 다음 음성 합성에서는 기존의 여러 가지 합성 방식을 검토하고 이들의 장단점을 기술한다. 마지막으로 한 예로서 한국어 text-to-speech 변환 시스템에 관하여 기술한다.

  • PDF