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카이제곱 통계량을 이용한 이슈 단어 추출
Issue Word Extraction Using Chi-square Statistics 원문보기

한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회, 2014 Oct. 07, 2014년, pp.225 - 227  

신준수 (샤인웨어)

초록

최근 온라인 뉴스는 대중의 관심사 및 트렌드에 따라서 다양한 종류의 기사들이 작성된다. 이러한 관심사 및 트렌드는 시간의 흐름에 따라 계속 변한다. 본 논문에서는 온라인 뉴스의 기사 제목을 이용하여 시간에 따라 변하는 관심사 및 트렌드와 관련된 단어를 추출하는 방법을 제안한다. 특정 기간 별 출현하는 뉴스들을 하나의 카테고리로 가정하고 자질 선택 방법에서 널리 사용되는 카이제곱 통계량을 이용하여 각 카테고리의 주요 단어를 추출한다. 실험 결과 특정 기간 별 관심사 및 트렌드와 관련된 단어들이 출현하는 것을 확인하였다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그러나 이러한 관심사 및 트렌드의 흐름은 지속적으로 관찰해야 이해도가 높아진다는 시간 비용적인 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 시간의 흐름에 따른 이슈와 관련된 단어를 추출하는 방법을 제안한다.
  • 또한 전체 흐름에 대한 이슈 단어 추출이 아닌 주어진 이슈에 대한 흐름을 파악한다는 점에서 본 논문에서 제안하고자 하는 방법과는 차이가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 카이제곱 통계량을 이용하여 특정 이슈와 관련된 단어가 아닌 특정 기간과 관련된 이슈 관련 단어를 뽑는 방법을 제안한다.

가설 설정

  • 먼저 뉴스 기사를 특정 기간 n개로 분류하고 분류된 각 기간은 카테고리로 가정한다. 이어서 분류된 각 카테고리(기간) 별 주요 단어를 추출한다.
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