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초록·키워드

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한국어 정보검색에서는 문서를 대표하는 색인어 또는 키워드로서 명사를 사용하는데, 이러한 명사 및 키워드 추출이란 문서 내에 존재하는 모든 명사를 찾아내는 작업이다. 본 논문에서는 기 구축된 사전을 이용하여 키워드를 추출하는 방법을 제시한다. 이 방법은 불필요한 연산을 줄여서 수행 시간을 단축시켰다. 그리고 대용량의 문서에서 도 정확도에 크게 영향을 미치지 않으면서 명사를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 명사의 출현 특성을 이용한 명사추출 방법 및 비감독 학습 기법에 의한 키워드 추출 방법을 제시한다.

Korean information retrieval uses noun as index terms or keywords of representing the document. and noun and keyword extraction is to find all nouns presented in the document, In this paper, we proposes the method of keyword extraction using pre-built dictionary. This method reduces the execution time by reducing unnecessary operations. And noun, even large documents without affecting significantly the accuracy, can be extracted. This paper proposed noun extraction method using the appearance characteristics of the noun and keyword extraction method using unsupervised learning techniques.
#명사 추출 #한국어 정보 검색 #키워드 추출 #비감독 학습 기법 #Noun Extraction #Korean Information #Retrieval #Keyword Extraction #Unsupervised Learning Technique

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 명사 및 키워드 추출
Ⅲ. 제안한 방법
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
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