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코사인 유사도를 기반의 온톨로지를 이용한 문장유사도 분석
Sentence Similarity Analysis using Ontology Based on Cosine Similarity 원문보기

한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회, 2021 May 03, 2021년, pp.441 - 443  

황치곤 (광운대학교) ,  윤창표 (경기과학기술대학교) ,  윤대열 (광운대학교)

초록
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문장 또는 텍스트 유사도란 두 가지 문장의 유사한 정도를 나타내는 척도이다. 텍스트의 유사도를 측정하는 기법으로 자카드 유사도, 코사인 유사도, 유클리디언 유사도, 맨하탄 유사도 등과 같이 있다. 현재 코사인 유사도 기법을 가장 많이 사용하고 있으나 이는 문장에서 단어의 출현 여부와 빈도수에 따른 분석이기 때문에, 의미적 관계에 대한 분석이 부족하다. 이에 우리는 온톨로지를 이용하여 단어 간의 관계를 부여하고, 두 문장에서 공통으로 포함된 단어를 추출할 때 의미적 유사성을 포함함으로써 문장의 유사도에 분석의 효율을 향상하고자 한다.

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Sentence or text similarity is a measure of the degree of similarity between two sentences. Techniques for measuring text similarity include Jacquard similarity, cosine similarity, Euclidean similarity, and Manhattan similarity. Currently, the cosine similarity technique is most often used, but sinc...

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