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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동욱 (숭실대학교) 이수원 (숭실대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.11
발행연도
2017.11
수록면
1,138 - 1,148 (11page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.11.1138

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토픽 추출은 문서 집합으로부터 그 문서 집합을 대표하는 토픽을 자동 추출하는 기술이며 자연어 처리의 중요한 연구 분야이다. 대표적인 토픽 추출 방법으로는 잠재 디리클레 할당과 단어 군집화 기반 토픽 추출방법이 있다. 그러나 이러한 방법의 문제점으로는 토픽 중복 문제와 토픽 혼재 문제가 있다. 토픽 중복 문제는 특정 토픽이 여러 개의 토픽으로 추출되는 문제이며, 토픽 혼재 문제는 추출된 하나의 토픽 내에 여러 토픽이 혼재되어 있는 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 토픽중복 문제에 대해 강건한 잠재 디리클레 할당으로 토픽을 추출하고 단어 간 유사도를 이용하여 토픽 분리 및 토픽 병합의 단계를 거쳐 최종적으로 토픽을 보정하는 방법을 제안한다. 실험 결과 제안 방법이 잠재 디리클레 할당 방법에 비해 좋은 성능을 보였다.
#텍스트 마이닝 #토픽 추출 #LDA #기계 학습 #text mining #topic extraction #machine learning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 계획
References

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
Wikipedia, topic model, http://en.wikipedia.org/wiki/Topic_model, 2015. Landauer, T. K., Foltz, P. W., & Laham, D., An introduction to latent semantic analysis, Discourse processes, 25(2-3), pp. 259-284, 1988. Blei, D. M., Ng, A. Y., & Jordan, M. I., Latent Dirichlet Allocation, The Journal of Machine Learning Research, 3, pp. 993-1022, 2003. Wang, Y., Zhao, X., Sun, Z., Yan, H., Wang, L., Jin, Z., ... & Zeng, J., Peacock: Learning long-tail topic features for industrial applications. arXiv preprint arXiv:1405.4402, 2014. Noh, J., Lee, S., Extracting and Evaluating Topics by Region, Multimedia Tools and Application, 75 (20), 2016.

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