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문제 정의
- 본 논문에서 제안하고 있는 에이전트 시스템은 웹 문서의 키워드를 추출하는데 있어서 그 문서 자체가 아닌. 그 문서를 가리키고 있는 하이퍼링크의 Anchor Text에서 키워드를 효과적으로 추출하는 데 그 목적이 있다. 본 논문의 시스템은 크게 두 부분으로 나뉜다.
- 그러나 Full Text에서 추출한 키워드는 그 문서의 키워드는 될 수 있을지 몰라도 문서와 문서간, 혹은 키워드와 키워드간의 관계를 나타낸 웹의 개념 지식을 나타낼 수 없다. 따라서 본 논문에서는 Full Text가 아닌 Anchor Text에서 키워드를 주줄하고자 한다.
- 따라서 Anchor Text 자체를 어떠한 여과 없이 문서의 키워드로 받아들이긴 힘들다. 본 논문에서는 TFIDF를 통해 Anchor Text 내용중 키워드로 채택할 수 있는 단어들을 추출해냈다.
- 본 논문에서는 실제로 Anchor Text가 문서를 대표 할 수 있는지에 대해서 자동 인덱싱 기법인 TFIDF를 이용하여 이를 비교분석하며. 이를 토대로 지능형 정보 추출 에이전트 시스템을 제시하였다.
- 즉. 비교 분석을 한 후 그 결과를 토대로 좀 더 나은 키워드 추출 방법을 제안하기 위해서 이다.
- 왜냐하면. 질의어에 대해 찾아진 URL들이 수천, 수만 개에 이를 수 있으므로 관련성이 거의 없는 것을 먼 저 보여주면 사용자 입장에서 관련성이 높은 것을 찾고자 노력한다. 대부분 검색엔진는 이를 해결하기 위하여 스트링 매칭을 통해 얼마만큼 매칭되는가에 순서를 매겨 해결한다.
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