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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
성기윤 (이니텍) 윤보현 (목원대학교)
저널정보
한국콘텐츠학회 한국콘텐츠학회논문지 한국콘텐츠학회논문지 제10권 제5호
발행연도
2010.5
수록면
29 - 36 (8page)

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종래의 클러스터링 기법은 단순히 키워드를 추출에 기반한 단어간 유사도에 의한 그룹핑 방식을 구사함으로써 비교해야 할 대상 키워드 수 및 종류가 매우 다양하여 계산량이 증가함으로써 속도가 느리고 정확도도 높지 않은 편이다. 본 논문은 이러한 단점을 해소하기 위해 웹 문서를 대상으로 기존 명사 위주의 키워드 뿐 아니라 인명, 지명, 회사명, 물품명 등을 자동으로 인식하는 개체명 인식 결과를 이용하는 웹 클러스터링 기법을 제안하고자 한다. 실험을 통해 기존 키워드 기반 클러스터링 결과에 비해 개체명 기반 클러스터링의 품질이 우수함을 증명하였으며, 문서 집합 특성에 따른 클러스터링 결과도 비교 분석하였다.
#클러스터링 #개체명인식 #자질추출 #Creativity #Educational Game #Edutainment

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 개체명을 이용한 주제기반 클러스터링
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅵ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (10)

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1. [학술지(정기간행물)] - Hyo-Jung Oh / 2009 / Enhancing Performance with a Learnable Strategy for Multiple Question Answering Modules / ETRI Journal 31 (4) : 419 ~ 428 dbpia 2. [기타자료] - Oren Zamir / / Fast and Intuitive Clustering ofWeb Documents / Qual's Paper, University of Washington google schola 3. [학술대회논문] - Oren Zamir / 1998 / Web Document Clustering: A Feasibility Demonstration / Proc. of ACM SIGIR'98 google schola 4. [학술대회논문] - Oren Zamir / 2009 / Grouper: A Dynamic Clustering Interface to Web Search Results / Proc. of WWW8 : 1361 ~ 1374 google schola 5. [학술대회논문] - Soto Montalvo / 2007 / Bilingual New Clustering Using Named Entities and Fuzzy Similarity / Proc. of 10th TSD google schola

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