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문제 정의
- 그러나 [2]와 [3]의 연구들은 실제 활용하기에 부족한 수준의 정확도를 보였으며, [4]의 연구는 [2,3]보다 나은 성능을 보이긴 하였으나 제한된 영역의 데이터에 대한 검증결과만을 제시하였다. 따라서 본 논문에서는 단어의 동시출현 정보와 TextRank 알고리즘을 변형한 새로운 형태의 알고리즘을 함께 적용하여 비교적 정확도가 높은 방법을 제안하고 다양한 주제를 가진 텍스트 데이터를 이용한 평가를 진행하여 제안한 방법이 다양한 분야의 텍스트에서도 균일한 성능을 보이는지에 대한 검증 결과를 제시하고자 한다.
- 따라서 본 논문에서는 정확도 높은 키워드 추출을 위해 단어의 동시출현 정보와 TextRank 알고리즘을 변형한 알고리즘을 동시에 적용한 새로운 키워드 추출 기법을 제안한다. 또한 이를 다양한 분야의 데이터에 적용하는 실험을 통해 일반적 데이터에 대한 적용가능성을 살피고 기존 연구들과 동일한 평가방법을 사용하여 성능비교실험을 진행, 그 성능과 타당성을 제시한다.
- 본 논문에서는 정확하면서도 다양한 분야의 텍스트에 적용 가능한 키워드 추출 방법을 제시하고자 단어의 동시출현 정보와 그래프 모델을 바탕으로 TextRank 알고리즘을 변형한 새로운 형태의 알고리즘을 동시에 적용하는 키워드 추출 기법을 제안하였다. 그 결과 정확도 성능이 기존 연구들 대비 최대 31%의 증진됨을 볼 수 있었다.
- 앞서 언급한 바와 같이 본 논문에서는 정확도 높은 키워드 추출을 위해 단어의 동시출현정보와 TextRank 알고리즘을 변형한 알고리즘을 동시에 적용한 새로운 키워드 추출 기법을 제안하고자 한다.
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