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기존의 이벤트 문장 추출에 관한 연구는 학습단계에서 3W 자질을 학습하지 않고, 추출단계에서 3W 자질의 존재여부에 따른 규칙만을 적용하여 이벤트 문장을 추출하였다. 본 논문에서는 온라인 동향 분석을 위해 학습단계에서 3W 자질을 추출하고 가중치를 계산하고, 추출단계에서 3W 자질을 반영하는 문장 가중치 기반 이벤트 문장 추출 방안을 제시한다. 실험결과, 자질필터링은 TF×IDF 가중치 기법을 사용한 상위 30% 자질만을 사용하는 것이 가장 우수한 결과를 보였다. 공공이슈 분야인 부동산 도메인에서 문장가중치 기반 방법은 3W 자질 중 who와 when 자질이 가장 영향을 많이 미치는 것으로 나타났다. 아울러 다른 기계학습 방법과의 비교하여 공공이슈 분야인 부동산 도메인에서 문장 가중치 기반 이벤트 문장 추출 방법이 가장 좋은 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 자질 유형
Ⅲ. 문장 가중치 기반 이벤트 문장 추출
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅵ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (17)
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1. [단행본] - H. P. Edmundson / 1999 / New Methods in Automatic Extracting, In Advances in Automatic Text Summarization / The MIT Press : 23 ~ 42
2. [학술대회논문] - J. Goldstein / 1999 / Summarizing Text Documents: Sentence Selection and Evaluation Metrics / Proceedings of ACM-SIGIR'99 : 121 ~ 128
3. [인터넷자원] - C. W. Hsu / / A practical guide to support vector classification
4. [학술대회논문] - T. Jachims / 1998 / Text categorization with support vector machines: Learning with many relevant features / Proceedings of the 10th European conference on machine learning : 137 ~ 142
5. [학술지(정기간행물)] - M. Naughton / 2010 / Sentence-level event classification inunstructured texts / Information Retrieval 13 (2) : 132 ~ 156
2. [학술대회논문] - J. Goldstein / 1999 / Summarizing Text Documents: Sentence Selection and Evaluation Metrics / Proceedings of ACM-SIGIR'99 : 121 ~ 128
3. [인터넷자원] - C. W. Hsu / / A practical guide to support vector classification
4. [학술대회논문] - T. Jachims / 1998 / Text categorization with support vector machines: Learning with many relevant features / Proceedings of the 10th European conference on machine learning : 137 ~ 142
5. [학술지(정기간행물)] - M. Naughton / 2010 / Sentence-level event classification inunstructured texts / Information Retrieval 13 (2) : 132 ~ 156
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