• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.544-546
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• 2003

인간은 문서에서 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서전체를 대상으로 하지 않고 부분적인 덱스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집하고, 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시정을 고려하여 분야연상어의 수준과 안정성랭크에 대하여 논의한다. 학습데이터에서 분야연상어 후보의 각 수준을 자동으로 결정하고, 컴퓨터가 제시하는 분야연상어의 수준, 안정성랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일어로 된 분야연상어를 추출하는 방법을 제안한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2016.10a
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• pp.205-210
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• 2016

인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체는 물론 부분 텍스트(단락)에 출현하는 소수의 단어 정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위한 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집 문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준을 정하였다. 인도네시아어의 분야연상어 사전을 자동으로 구축하기 위해 먼저 한국어로 구축한 분야 연상 지식을 추출하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2016.10a
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• pp.205-210
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• 2016

인간은 문서전체를 읽지 않고 대표적인 단어를 보는 것만으로 정치나 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체는 물론 부분 텍스트(단락)에 출현하는 소수의 단어 정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위한 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집 문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 수집하는 방법을 제안한다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준을 정하였다. 인도네시아어의 분야연상어 사전을 자동으로 구축하기 위해 먼저 한국어로 구축한 분야 연상 지식을 추출하는 방법을 제안한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.3
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• pp.347-358
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• 2003

VSField-associated term is a single or compound word whose terms occur in any document, and which makes it possible to recognize a field of text by using common knowledge of human. For example, human recognizes the field of document such as or , a field name of text, when she encounters a word 'Pitcher' or 'election', respectively We Proposes an efficient construction method of field-associated terms (FTs) for specializing field to decide a field of text. We could fix document classification scheme from well-classified document database or corpus. Considering focus field we discuss levels and stability ranks of field-associated terms. To construct a balanced FT collection, we construct a single FTs. From the collections we could automatically construct FT's levels, and stability ranks. We propose a new extraction algorithms of FT's for document classification by using FT's concentration rate, its occurrence frequencies.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.651-654
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• 2004

우리는 특정 문서를 읽을 때 문서 전체를 읽지 않더라도 대표적인 몇 개의 단어를 보는 것만으로 정치나 경제, 스포츠 등의 분야를 정확히 인지할 수 있다. 문서 전체를 대상으로 하지 않고 부분텍스트에서 출현하는 소수의 단어정보에서 문서의 분야를 정확히 결정하기 위해 분야연상어의 구축은 중요한 연구과제이다. 인간이 미리 분야체계를 정의하고, 각 분야에 해당하는 문서를 인터넷이나 서적을 통해 수집한다. 본 논문은 수집문서의 분야를 정확히 지시하는 분야연상어를 자동으로 수집하는 시스템을 설계하고 구현하는데 목적이 있다. 문서의 분야결정 시점을 고려하여 분야연상어의 수준, 안정성 랭크, 집중률, 빈도정보를 이용하여 단일 분야연상어를 수집하는 방법을 제안하고 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.497-500
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• 2003

문서에 여러 가지 화제가 혼합되어 있는 문서에서 화제의 실마리 부분을 특정화하여 각 화제별 단락을 추출하는 기술은 정보검색 분야에서 중요한 역할을 담당하는 기술이다. 잘 정의된 분야체계에 따라 구축된 분야연상어를 이용하여 단락분할을 시도한다. 분야연상어는 특정한 분야를 정확하게 연상할 수 있는 단어로서 잘 분류된 문서 컬렉션에서 구축할 수 있다. 이 분야연상어를 이용하여 문서를 관련된 분야변로 추출하여 의미기반 단락추출 방법을 제안한다. 화제의 계속성에 주목하여 분야연상어의 수준(범위)이나 연속출현성에 의해 계산된 계속도에 의해 화제의 실마리를 추적하고, 화제의 전환성을 고려한 방법을 제안한다. 문서 내 각 화제의 단락구분을 명확히 하여, 단락을 화제분야별로 추출하는 방법을 제안한다. 50문서를 실험한 결과 82%의 정확율과 63%의 재현율을 얻어 실용성을 기대할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.1
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• pp.57-66
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• 2003

We propose a technique to extract a relevant passage from text collection based on field-associated terms since they tries to concentrate relevant text to users query. Documents are supposed to be managed as a whole without any segmentation into small pieces, but the method presented is independent upon any text-embedded auxiliary information, and is based on topic continuity and transition. For users needs-relative sentences or passages, we present a passage retrieval techniques by using occurrence frequency of a field-associated term to delimit text, that is likely to be relevant to a particular topic, considering continuity and transition within topic flowing in text. We evaluate 50 Japanese documents and verify the usefulness with 82% for average precision and 63% for recall.