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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1992년도 가을 학술발표논문집 제19권 제2호
발행연도
1992.10
수록면
167 - 170 (4page)

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텍스트에서 인덱스로서의 복합 단위(Compound Term)를 생성하기 위해서는 전체문장을 구문분석(Syntactic Parsing)하던지 아니면 직관적으로 일련의 가치있다고 여겨지는 품사열(Template)을 선택하는 것이 일반적 방법이다. 이 논문은 인덱싱에서 복합 단위를 생성하기 위해 전체문장의 분석없이 명사구의 범위(NPbound)만을 빠른 시간내에 확률론적 인식을 하고 또한 인식된 명사구에서 복합단위를 생성하는 방법에 대해 논의한다.
명사구를 인식하기 위해 높은 정확률을 가지는 새로운 범위 결정함수(Score Function)를 정의하였고, 동적 알고리듬의 사용으로 명사구의 인식이 빠른시간내에 효율적으로 가능함을 보인다. 또한 인식된 명사구의 접사분리(Stemming), 특정 품사제거, 접속사(Conjunction)의 분석과 집합화(Grouping)을 통해 인덱스 단위(Index Term)로 쓰일 수 있는 복합단위의 생성에 이용될 수 있음에 대해 논의한다. 마지막으로 실험결과를 통해 명사구의 확률론적 인식을 통해 빠른 시간내에 전체문장의 분석없이도 인덱스 단위로 쓰일 수 있는 복합단위의 생성이 가능함을 보인다.

목차

요약

1. 서론

2. 명사구의 인식

3. 인덱스의 추출

4. 실험결과및 결론

참고 문헌

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