문서 요약 및 비교분석을 위한 주제어 네트워크 가시화 


44권  2호, pp. 139-147, 2월  2017


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  요약

문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.


  통계
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  논문 참조

[IEEE Style]

K. Kim, D. Lee, H. Cho, "Keyword Network Visualization for Text Summarization and Comparative Analysis," Journal of KIISE, JOK, vol. 44, no. 2, pp. 139-147, 2017. DOI: .


[ACM Style]

Kyeong-rim Kim, Da-yeong Lee, and Hwan-Gue Cho. 2017. Keyword Network Visualization for Text Summarization and Comparative Analysis. Journal of KIISE, JOK, 44, 2, (2017), 139-147. DOI: .


[KCI Style]

김경림, 이다영, 조환규, "문서 요약 및 비교분석을 위한 주제어 네트워크 가시화," 한국정보과학회 논문지, 제44권, 제2호, 139~147쪽, 2017. DOI: .


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