효율적인 정보검색을 위한 문단분할 기반의 자동색인어 추출 = Automatic Indexing by Using Paragraph Fragmentation for Efficient Information Retrieval
저자
이재우 (경복대학 컴퓨터응용과)
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2002
작성언어
Korean
주제어
KDC
041.000
자료형태
학술저널
수록면
25-36(12쪽)
제공처
효율적인 정보검색이 되기 위해서는 각종 문서에 대하여 적정한 용어들을 선택하여 구축한 색인화(Indexing)가 잘 이루어져 있어야한다. 이러한 색인화에는 수작업을 통한 추출이 가장 적절하다고 할 수 있으나 많은 문서를 수작업 분류하는데는 엄청난 시간과 인력이 낭비 가 될 뿐만 아니라 실제로는 문서의 작성자만이 색인화가 가능한 경우가 대부분이라 할 수 있다. 이러한 이유로 인하여 많은 연구들에서 문서에 대한 자동색인화 하는 알고리즘이 제시되고 있기도 하다. 본 논문에서는 어떤 문서 속에 나타난 의미 있는 용어를 찾기 위하여 어근추출, 불용어 제거, 동의어 사전 등의 알고리즘을 활용하여 의미 있는 용어만을 추출하여 각각의 용어에 대한 발생 빈도수와 표준편차를 산정하고 이러한 빈도 수에 표준편차로 가중치를 준 값에 의하여 문서의 문단을 분할하는 방법을 제안한다. 이렇게 하여 생성된 각 문단별 색인어를 추출하고 이색인어들로 구성된 프로화일을 구축하며 이를 이용하여 문서를 브라우징 하면 문서의 개괄적인 내용을 탐색할 수 있다. 또한 색인어 프로화일에 대한 피드백(Feedback)을 통하여 보다 정제된 문서 인덱싱 및 문단분할이 가능하도록 지원한다.
It is important for efficient information retrieval that indexing is defined very well by appropriate terms about all documents. It is proper to constructing these indexing manually, but enormous time and labor is required and it only can be done by a creator of the documents. Because of these reasons, there are many automatic indexing algorithm about documents in many papers. In this paper, we propose a new method for paragraph fragmentation, which compute frequency and standard deviation of each term selected by using stemming, filtering stoplists, synonym for search meaningful terms in a document. Using weighted value with frequency by standard deviation, we select index per paragraph and construct profile with the index, browse outline of the document using the profile. Also, we refine indexing through feedback of indexing profile.
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