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문제 정의
- 본 연구에서는 Witten et al.(1999)이 제시한 핵심어(구) 추출 알고리즘(Keyphrase Extraction Algorithm, 이하 KEA)을 한글문서에 적용하여 한글문헌대상 핵심어 추출 모델을 생성하는데 목적이 있다. 저자 키워드가 부여된 한글문헌을 대상으로 학습문헌집단을 구축하고 핵심어 추출 모델을 생성하였다.
- 방대한 문서집합으로부터 자동으로 핵심어를 추출하는 기법은 텍스트 마이닝의 한 분야로, 문헌의 주제를 대표하는 대표어(representative term) 또는 주요어(keyphrase or keyword)를 추출하는 것을 그 목적으로 한다. 추출된 핵심어는 이용자에게 문헌에 대한 이해를 높이고, 수작업 색인에 비해 시간과 비용 면에서 효율적일 뿐만 아니라 정보검색, 문헌분류, 요약, 주제탐지 등의 다양한 분야에서 활용될 수 있는 핵심 기술이다.
- 저자 키워드가 부여된 한글문헌을 대상으로 학습문헌집단을 구축하고 핵심어 추출 모델을 생성하였다. 본 연구에서는 저자가 문헌의 핵심어로 인식하고 직접 부여한 키워드가 문헌을 가장 잘 대표하는 주요어라는 가정을 바탕으로, 이를 활용한 지도학습기반의 핵심어 추출 모델링을 수행하였다. 이는 저자의 의도가 담긴 주요어를 문헌에서 직접 추출하는 효과적인 모델이 될 수 있다고 판단하였기 때문이다.
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