[논문]개념 규칙을 이용한 키워드 도출방법

이태헌; 박기홍

개념 규칙을 이용한 키워드 도출방법
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이태헌 (군산대학교 컴퓨터정보과학과) , 박기홍 (군산대학교 컴퓨터정보과학과)

일반적으로 인간이 사용하는 몇 개의 주요단어를 이용하여, 문서의 분야나 주제어가 되는 일본어 키워드를 추출하는 점에 주목한다. 먼저, 학술논문에서 저자 자신이 부여한 키워드 중 분야 명이나 주제어가 문서 중에 출현하지 않는 경우를 분석하고, 단어의 개념정보를 기초로 복합어 생성규칙을 구축한다. 문서 의미와 상관없는 키워드의 추출을 억제하기 위해 중요도 결정법을 새롭게 제안한다. 추출된 키워드의 타당성 검사를 위해 자연.음성언어에 관한 일본어 논문 65파일의 타이틀과 초록부분을 이용하여 추출된 키워드의 타당성에 대한 실험을 한 결과 추출 정밀도는 중요도의 상위 1개를 출력한 경우 75%가 되어 제안방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

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문제 정의

저자 키워드의 수는 1초록에 약 1개라고 적기 때문에 제안 방법의 유효성을 정확하게 판단할 수 없다. 그래서 본 절에서는 추출 된 키워드(추출 키워드)가 요약 키워 드로서 타당할 것인가의 판단을 하는 동시에 각 생성 규 칙의 유효성도 평가한다.
본 논문에서는 문서를 읽기 위한 판단 재료가 되는 요 약 키워드의 추출을 목적에 주고, 복합어 생성 규칙을 이용하여 문서 중에 나타나지 않는 키워드를 추출하는 방법을 제안했다. 인간이 사용하는 몇 개의 주요 단어를 편성하여서 추상어.

제안 방법

5인의 피험자에 65개 파일의 타이틀과 초록을 읽게 하 고, 이하의 4단계로 평가하게 했다. 정확율과 적합율을 A: 요약 키워드로 적절 B: 키워드로 위화감이 없음 C: 키워드로 위화감이 있음 D: 키워드로 부적절그리고 5인 전원이 A평가를 주었던 키워드를 요약 키 워드로써 타당하다고 판단했다.
이상으로 복합어의 추출방법 설명했다. 먼저 문서 중 에서 표층어를 검출하고, 그 개념을 추출한 후 다음에 추출된 개념과 생성 규칙의 매칭에 의해 복합어를 추출 해 낸다. 이것을 키워드 후보라고 한다.
본 절에서는 Nagata의 방법을 개선하여 개념 규칙에 의해 추출된 요약 키워드는 분야 명(예를 들면 발표회의 섹션명)으로 최상위의 키워드 후보를 추출한다.
개념간의 거리 d를 중요도의 지표라고 할 때, 문간의 거리1)를 이용하는 것이 생각할 수 있지만, 문간의 거리 만으로는 개념간의 관련성을 알 수 없다. 제안 방법으로 는 개념의 공기정보 관계2)에 주목하고, 공기정보 개념을 사이에 두었던 거리 d를 중요도의 지표라고 한다.
인간이 사용하는 몇 개의 주요 단어를 편성하여서 추상어.주제어가 되는 키워드를 추출하는 점에 주목하여 개념을 이용한 규칙을 구축했다. 또 추출 정밀도를 향상하게 하기 위해 개념을 이용한 규칙에 대 해서는 공기정보 관계, 개념간의 거리, 중요도 결정을 제 안했다.
인간이 문서 중 몇 개의 주요 단어에서 분야 등의 추 상어 . 주제어가 되는 키워드를 추출하는 점을 주목하고, 개념을 이용한 규칙 베이스의 복합어 키워드 추출방법을 제 안한다.

데이터처리

개념올 이용한 생성 규칙의 유효성을 보이기 위해 Nagata[2]의 방법과 비교 실험을 했다. Nagata의 방법으 로는 개념의 추출 빈도와 출현 위치를 이용하고 있지만 제안 방법으로는 빈도와 공기정보 관계를 이용하는 점이 다르다.

성능/효과

그림 중의 막대 그래프는 제안 방법을 이용한 경우 의 요약 키워드에 대한 재현율이고, 사선 부분은 그 증 가율(Increase)을 보여 준다. 개념 규칙의 경우도 재현율의 증가율은 상위 1(442%)과 2(26.3%)일 때가 높았고 요약 키워드가 상위에 나타나는 것이 확인할 수 있었다.
5로 했다. 개념에 이용한 규칙과 Nagata들의 방법에 의해 추출 된 요약 키워드는 총 추출 키워드 177개 중 약 54%이였다. 중요도에 의해 키워드 후보를 상위 6개 출력한 때의 P, 을 그림 4에 보여 준다.
5인의 피험자에 65개 파일의 타이틀과 초록을 읽게 하 고, 이하의 4단계로 평가하게 했다. 정확율과 적합율을 A: 요약 키워드로 적절 B: 키워드로 위화감이 없음 C: 키워드로 위화감이 있음 D: 키워드로 부적절그리고 5인 전원이 A평가를 주었던 키워드를 요약 키 워드로써 타당하다고 판단했다. 또 추출 키워드의 품질 을 표현하는 지표로 추출 키워드 후보 수에 대한 요약 키워드 수의 비율올 P, 으로 이하와 같이 정의한다.
또 추출 정밀도를 향상하게 하기 위해 개념을 이용한 규칙에 대 해서는 공기정보 관계, 개념간의 거리, 중요도 결정을 제 안했다. 제안 방법의 유효성을 확인하기 위한 실험으로 Nagata의 방법과 비교하여 개념을 이용한 규칙이 상위 1개를 출력 할 때 정밀도가 75%이 됐다.

후속연구

향후과제로서 추출 키워드를 미리 한정할 필요가 있기 때문에 이후는 동의어 및 유의어가 편성의 조합이 동적 으로 복합어를 생성하는 기구를 생각할 필요가 있고, 전 문용어에 대한 개념요소 사전을 구축하면 보다 높은 정 밀도가 향상될 것으로 기대된다.

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