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CiteSeer 말뭉치를 이용한 과학기술 문헌의 주제 분석
Topic Analysis of Science and Technology Articles using CiteSeer Corpus 원문보기

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터, v.14 no.5, 2008년, pp.507 - 511  

정한민 (KISTI 정보서비스연구팀) ,  강인수 (경성대학교 컴퓨터정보학부) ,  성원경 (KISTI 정보서비스연구팀)

초록
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과학기술 분야는 매우 빠른 발전 속도를 보이며 세부 분야 간 융 복합 현상이 빈번하게 일어나는 특징을 가지고 있다. 과학기술정보 말뭉치로부터 상기 특성을 분석해 내는 작업은 연구 주제 추이를 분석하고 주제 간 연관 관계를 파악하기 위해 필요하다. 본 연구는 과학기술 분야 - 특히 정보기술(Information Technology) 분야 - 에서 광범위하게 활용되고 있는 Citeseer 말뭉치로부터 추출된 주제를 이용하여 다양한 주제 분석을 수행하는 방안을 보이는 것을 목표로 한다. 특히, 연구개발 전주기 지원 시스템인 OntoFrame에서 주제가 어떠한 역할을 할 수 있는지 사례를 통해 실증하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

There have been enormous technological advances in science & technology domain and frequent convergences between its sub-domains. Topic analysis with science & technology corpus is a key process to grasp topic trends and relations between topics. The main objective of this research is to show variou...

주제어

#과학기술 문헌   #주제 추출   #주제 분석   #CiteSeer 말뭉치  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 연구는 대용량 말뭉치로부터의 주제 추출 및 분석을 통해 불용어 사전 구축, 주제 추이 시각화, 연관 주제 제시 등의 응용에 주제가 어떻게 활용될 수 있는 지와 연구개발 전주기 지원 시스템인 OntoFram曰게서 주제가 어떠한 역할을 할 수 있는지를 사례를 통해 살펴보고자 한다. 2장에서는 말뭉치룚 이용한 주제 관련 연가를 살펴보고, 3장에서는 본 연구에서 제시하는 주제추출 및 분석 방법을 소* 개한다 4장에서는 OntoFrame 에의 실제 적용을 통해 주제 추출 및 분석의 필요성을 보이고자 한다.
  • 특히 수작업으로 처리하기 어려운 대용량 말뭉치를 대상으로 하는 경우 자동적인 말뭉치 처리 기법을 사용할 수밖에 없다. 본 연구릂 통해 대용량 Cite­ seer 말뭉치에서 주제를 추출하고 다양한 방식으로 분석하는 방법과 이를 연구개발 전주기 지원 시스템인 OntoFrme에서 활용한 사혜를 소개하였다. 향후 연구는 다음 두 가지 작업을 포함할 것이다.
  • 본 연구에서는 주제 분석을 3가지 관점에서 보고자 한다. 불용어 사전 구축, 주제 추이 시각화, 연관 주제제시가 여기에 해당된다'
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참고문헌 (7)

  1. Glance, N., Hurst, M., and Tomokiyo, T., "BlogPulse: Automated Trend Discovery for Weblogs, Proceedings of WWW 2004 Workshop on the Weblogging Ecosystem: Aggregation, Analysis and Dynamics," 2004 

  2. Steyvers, M., Smyth, P., Rosen-Zvi, M., and Griffiths, T., "Probabilistic Author-Topic Models for Information Discovery," Proceedings of the 10th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2004 

  3. Lent, B., Agrawal, R., and Srikant, R., "Discovering Trends in Text Databases, Proceedings of the 3rd International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining," 1997 

  4. Rajaraman K. and Tan, A., Topic Detection, "Tracking, and Trend Analysis Using Self-Organizing Neural Networks," Proceedings of the 5th Pacific- Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 2001 

  5. 정한민, 강인수, 성원경, "시소러스와 분야분류체계를 이용한 과학기술문헌에의 주제 및 분야할당", 제7회 한국언어정보학회 하계학술대회, 2006 

  6. Jung, H., Lee, M., Sung, W., and Park, D., "Semantic Web-Based Services for Supporting Voluntary Collaboration among Researchers Using an Information Dissemination Platform," Data Science Journal, Vol.6, 2007 

  7. Sung, W., Jung, H., Kim, P., Kang, I., Lee, S., Lee, M., Park, D., and Hahn S., "A Semantic Portal for Researchers Using OntoFrame," Proceedings of the 6th International Semantic Web Conference and the 2nd Asian Semantic Web Conference, 2007 

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