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문제 정의
- 하지만 이 경우에는 너무 검색되는 정보가 적을 수 있다. 그래서 향후 연구에서는 두 가지 단점을 모두 여러 가지 속성을 추출하여 보완하기 위해, 하나의 기사에서 이를 온롤로지와 매핑함으로써 다각적인 검색을 가능하게 하고, 온톨로지 추론을 통한 검색을 이용하여 질문에서 원하는 답을 정확히 가져오는 것을 목표로 한다. 여기서 속성이라 함은 다음 예제의 것들을 말한다.
- 본 논문에서는 각종 디바이스로 웹 컨텐츠를 보여주기 위해 웹페이지를 재구성하는 시스템을 새로이 구축했다. 컨텐츠 필터링 모듈은 웹페이지의 공간적 속성, 내용적 속성을 바탕으로 SVM 을 통해 학습하는 방식을 취하였다.
- 본 연구에서는 기존의 의존문법 분석이 트리의 너비 우선 탐색 (BFS)으로 되어 온 것을 시간적으로 개선하는 방법을 제시한다.
- 본 연구에서는 의존문법으로 분석된 제목의 구문트리를 인접 행렬 (adjacency matrix) 을 이용하여 단어 집합의 주제와의 연관성을 판단한다. 또한 행럴의 정보로부터 4W와 관련된 의존성을 띄는 단어가 연관성 판단에 반영한다.
- 예컨대, 가수 '비'가 나오는 TV 의 가요프로를 보다가 갑작스레 '비'의 미국 콘서트 정보를 알고 싶어진 경우를 생각해보자. 이때 다른 채널에서 관련된 영상을 방영해 주고있지 않다면 사람들은 PC를 켜고 인터넷으로 뉴스 검색올 시작할 것이다.
가설 설정
- 정해진 각 의미블락들 간의 중요도를 정하는 방법들 중에서 이 논문에서는 같은 의미블락이 반복되는 횟수가 높을수록 중요도가 낮다고 가정을 근거에 기초한다. [4].
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