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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

고준호 (경북대학교, 경북대학교 대학원)

지도교수
박세영
발행연도
2013
저작권
경북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2013

과거 대화 정보와 화자를 고려한 대화 키워드 추출
고준호 전자전기컴퓨터학부 2013.01 학위논문

2012

과거 대화 정보를 사용한 개인화된 키워드 추출
고준호 ,  손정우 ,  송현제 외 1명 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2012.12 학술저널
과거 대화 정보를 사용한 개인화된 대화 키워드 추출
고준호 ,  손정우 ,  송현제 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2012.06 학술대회자료

초록· 키워드

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A number of methods have been studied for keyword extraction from written text. They extract keywords basically based on word information such as term frequency or semantic meaning. Recently keyword extraction from spoken text is becoming more important. Spoken text has several characteristics unlike written text. They are speaker centric information and speaking time information. However, existing methods do not consider them. To resolve this problem, this dissertation proposes a method that consider characteristics of spoken text. For this purpose, in this dissertation uses the history of user''s dialogue information which contains above three kinds of information. Word information is represented by graph structure using co-occurrence information between words. Also, speaker centric information is represented by graph structure using words mentioned by each speaker. Speaking time information uses forgetting curve(Hermann Ebbinghaus, 1885) that control relationship information between words in above graphs. The proposed method is evaluated with two kinds of data sets: the National Assembly transcript in Korean and the ICSI meeting corpus in English. Through experiments, the proposed method showed a better performance in extracting keywords than comparison models. And this dissertation show how the performance varies according to different changes of the method proposed.
#키워드 #추출 #대화 #과거정보

목차

I. 서 론 1
II. 관련 연구 5
III. 과거 대화 정보를 사용한 키워드 추출 9
3.1 현재 대화의 그래프 변환 10
3.2 과거 대화 정보 12
3.2.1 과거 대화 정보 구성 13
3.2.2 과거 대화 정보 시간 반영 16
3.3 현재 대화 그래프 확장 19
3.3.1 키워드 기반 그래프 확장 21
3.3.2 사람 기반 그래프 확장 22
3.4 키워드 추출 23
3.5 과거 대화 정보 업데이트 25
Ⅳ. 실험 및 평가 28
4.1 실험 데이터 28
4.2 성능 평가 함수 32
4.3 실험 결과 34
4.3.1 국회회의록 데이터 35
4.3.1 ICSI 회의 데이터 39
V. 결론 및 향후 연구 43
참고 문헌 45
영문초록 49

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