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확률 기반 웹 콘텐츠 마이닝
Probabilistic based Web Contents Mining 원문보기

한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집, 2006 Nov. 10, 2006년, pp.16 - 20  

윤보현 (목원대학교) ,  조광문 (목포대학교)

초록
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웹문서에 대한 콘텐츠 마이닝에서 레이블이 없는 엔티티 인식과 하위정보 및 추출결과의 정보통합은 중요하다. 본 논문에서는 레이블이 없는 엔티티를 인식하기 위해 베이지언 모델에 기반한 확률 기반 인식 방법을 제안한다. 또한 웹문서에 존재하는 하위링크정보를 이용하고, 추출한 중복된 결과를 통합할 수 있는 방안을 제시한다. 실험결과, 확률기반 엔티티인식과 정보통합을 수행한 방법이 가장 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In Web contents mining, it is important to recognize the unlabeled entities and to integrate the sub-linked information and the extracted results. This paper presents the probabilistic based method which can recognize the unlabeled entity by using the Baysien model. Moreover, we propose the method t...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 위에서 정의된 것을. 바탕으로 토큰집합에 엔티티 이름을 배타적으로 부여하는 모델에 대해서 제안하고자 한다.
  • 아울러 마이닝의 결과가 중복될 수 있기 때문에 정보 통합 과정이 필요하다. 논문에서는 이러한 정보통합을 수행하는 콘텐츠 마이닝 방법을 제안하고자 한다.
  • 그러나 레이블을 가지고 있지 않는 텍스트는 도메인 지식을 이용한다고 하더라도 해당 텍스트에 대한 의미를 이해할 수 있는 단서가 없기 때문에, 텍스트에 대한 엔티티를 인식할 수가 없게 된다. 본 논문에서는 이렇게 인식되지 않는 텍스트의 의미를 이해하기 위해서 확률적인 방법을 새롭게 도입하고자 한다.

가설 설정

  • 1. 하나의 아이템에 대해서 n개의 인식된 토큰이 있다. {t1,t2,.
  • 3.하나의 아이템에 대해서m m개의 인식되지 않은 토큰이 있다. {t'1, t'2,.
  • 5. 하나의 정보 소스에 대해서 V개의 아이템이 존재한다.
  • 6. 하나의 정보 소스에 대해서 n개의 인식된 토큰집합이 있다. 그리고 하나의 토큰집합에는 V개의 토큰이 있다.
  • 7. 하나의 정보 소스에 대해서m m개의 인식되지 않은 토큰 집합이 있다. 그리고 하나의 토큰집합에는 V개의 토큰이 있다.
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