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NTIS 바로가기정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, v.15B no.6, 2008년, pp.613 - 620
Noun extraction plays an important part in the fields of information retrieval, text summarization, and so on. In this paper, we present a Korean base-noun extraction system and apply it to text summarization to deal with a huge amount of text effectively. The base-noun is an atomic noun but not a c...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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한국어 명사 추출 시스템은 무엇으로 분류되는가? | 한국어 명사 추출 시스템은 크게 세 가지로 분류된다. 첫째, 품사 태거를 이용한 경우이고[3,4], 둘째, 형태소 분석기를 이용하는 경우이고[5-7], 셋째, 아무런 언어분석 도구를 사용하지 않는 경우이다[8]. | |
명사추출 시스템이 사용되는 분야는 무엇이 있는가? | 방대한 정보공간에서 유용한 정보를 찾기 위해 널리 사용되는 도구가 검색엔진이며, 검색엔진을 구축하기 위한 필수적인 도구 중 하나가 명사추출 시스템이다. 명사추출 시스템은 색인어 추출, 자연언어 질의어 분석, 시소러스 구축 등에서 널리 사용되고 있다[1]. 이 밖에도 정보추출이나 문서요약 등 대량의 자연언어 문서를 다루는 분야에서 널리 사용되고 있다[2]. | |
복합명사는 무엇인가? | 복합명사란 두 개 이상의 기준명사가 결합하여 새로운 의미를 가지게 되는 단어(예: 인공지능, 정보검색)를 말하며, 구문적으로는 단일단어와 같은 역할을 한다. 한국어 복합명사 분해는 크게 통계적 방법[9,10]과 규칙기반 방법[11,12]으로 나눌 수 있다. |
Baeza-Yates, R. and Ribeiro-Neto, B., Modern Information Retrieval, Addison Wesley, 1999
Mani, I. and Maybury Mark T., Advances in Automatic Text, The MIT Press, 1999
김재훈, 선충녕, 홍상욱, 이성욱, 서정연, 조정미, “KTAG99: 새로운 환경에 쉽게 적응하는 한국어 품사 태깅 시스템”, 제1회 형태소분석기 및 품사태거 평가 워크숍 발표논문집, pp. 99-105, 1999
심준혁, 김준석, 이근배, “통계와 규칙을 이용한 강인한 품사태거”, 제1회 형태소 분석기 및 품사태거 평가 워크숍 발표논문집, pp.60-75, 1999
안동언, “좌우접속정보를 이용한 명사추출기”, 제1회 형태소분석기 및 품사태거 평가 워크숍 발표논문집, pp.173-178, 1999
이중영, 신병훈, 이공주, 김지은, 안상규, “COM기반의 다목적 형태소 분석기를 이용한 명사추출기”, 제1회 형태소분석기 및 품사태거 평가 워크숍 발표논문집, pp.167-171, 1999
최재혁, “형태소 분석을 통한 한영 자동 색인어 추출,” 정보과학회논문지(B), 제23권 제12호, pp.1279-1288, 1996
장동현, 맹성현, “학습데이터를 이용하여 생성한 규칙과 사전을 이용한 명사추출기”, 제1회 형태소분석기 및 품사태거평가 워크숍 발표논문집, pp.151-156, 1999
윤보현, 조민정, 임해창, “통계정보와 선호 규칙을 이용한 한국어 복합 명사의 분해”, 정보과학회논문지(B), 제24권, 제8호, pp.900-909, 1997
박혁로, 신중호, “비터비 학습 알고리즘을 이용한 한글 복합명사 분석”, 1997 한국정보과학회 가을 학술 발표논문집, Vol.24, No.2, pp.219-222, 1997
강승식, “한국어 복합명사 분해 알고리즘”, 정보과학회논문지(B), 제25권, 제1호, pp.172-182, 1998
최재혁, “음절수에 따른 한국어 복합명사 분리 방안”, 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회 발표논문집, pp.262-267, 1996
Aho, V. A. and Ullman, J. D. The Theory of Parsing, Translation, and Compiling, Prentice-Hall, 1972
김재훈, 김길창, 한국어에서의 품사 부착 말뭉치의 작성 요령 : KAIST 말뭉치, 한국과학기술원, 전산학과, 기술문서, CS/TR-95-9, 1995
이현아, 이원일 임선숙, 허은경, 이재성, 차건희, 박재득, “표준안에 따른 품사 부착 말뭉치 구축”, 제1회 형태소 분석기 및 품사 태거 평가 워크숍 발표 논문집, pp.40-43, 1999
Manning, C. D. and Schutze, H. Foundations of Statistical Natural Language Processing, The MIT Press, 1999
김준홍, 도합유사도를 이용한 추출요약 시스템, 한국해양대학교, 컴퓨터공학과, 석사학위 논문, 2000
이도길, 류원호, 임해창, “분석 배제 정보와 후절어를 이용한 한국어 명사추출”, 제12회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회발표논문집, 서울, 성공회대학교, pp.19-25, 2000
Teufel, S. and Moens, M., “Argumentative classification of extracted sentences as a first step towards flexible abstracting,” in Mani, I. and Maybury, M. T., editors, Advances in Automatic Text Summarization, pp.155-171. The MIT Press, 1999
김태희, 박혁로, 신중호 “검색/요약/필터링을 위한 텍스트 이해 모형 연구”, 제3회 소프트과학 워크숍, 1999
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