초록 ▼

키워드 도출 방법이 개시된다. 상기 키워드 도출 방법은 다수의 기술 문헌들 각각을 텍스트 마이닝(text mining)하여 상기 다수의 기술 문헌들 각각에 포함된 다수의 단어들 각각의 단어-빈도 수(term frequency; TF)를 요소로 하는 문서-단어 행렬을 생성하는 단계, 역-문서 빈도 수(inverse document frequency; IDF)를 이용하여 상기 문서-단어 행렬의 각 요소의 제1 가중치를 결정하는 단계, 단어별로 상기 단어에 대응하는 제1 가중치의 총 합을 상기 단어가 포함된 문헌의 수로 나눈 값을 제2

키워드 도출 방법이 개시된다. 상기 키워드 도출 방법은 다수의 기술 문헌들 각각을 텍스트 마이닝(text mining)하여 상기 다수의 기술 문헌들 각각에 포함된 다수의 단어들 각각의 단어-빈도 수(term frequency; TF)를 요소로 하는 문서-단어 행렬을 생성하는 단계, 역-문서 빈도 수(inverse document frequency; IDF)를 이용하여 상기 문서-단어 행렬의 각 요소의 제1 가중치를 결정하는 단계, 단어별로 상기 단어에 대응하는 제1 가중치의 총 합을 상기 단어가 포함된 문헌의 수로 나눈 값을 제2 가중치로 결정하는 단계, 및 상기 제2 가중치를 기초로 키워드를 선정하는 단계를 포함한다.

대표청구항 ▼

다수의 기술 문헌들 각각을 텍스트 마이닝(text mining)하여 상기 다수의 기술 문헌들 각각에 포함된 다수의 단어들 각각의 단어-빈도 수(term frequency; TF)를 요소로 하는 문서-단어 행렬을 생성하는 단계;역-문서 빈도 수(inverse document frequency; IDF)를 이용하여 상기 문서-단어 행렬의 각 요소의 제1 가중치를 결정하는 단계;단어별로 상기 단어에 대응하는 제1 가중치의 총 합을 상기 단어가 포함된 문헌의 수로 나눈 값을 제2 가중치로 결정하는 단계; 및상기 제2 가중치를 기초로 키워드

다수의 기술 문헌들 각각을 텍스트 마이닝(text mining)하여 상기 다수의 기술 문헌들 각각에 포함된 다수의 단어들 각각의 단어-빈도 수(term frequency; TF)를 요소로 하는 문서-단어 행렬을 생성하는 단계;역-문서 빈도 수(inverse document frequency; IDF)를 이용하여 상기 문서-단어 행렬의 각 요소의 제1 가중치를 결정하는 단계;단어별로 상기 단어에 대응하는 제1 가중치의 총 합을 상기 단어가 포함된 문헌의 수로 나눈 값을 제2 가중치로 결정하는 단계; 및상기 제2 가중치를 기초로 키워드를 선정하는 단계를 포함하는 키워드 도출 방법.