• 제목/요약/키워드: 웹 뉴스 기사 추출

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뉴스 웹 페이지에서 기사 본문 추출에 관한 연구 (A Study on Extracting News Contents from News Web Pages)

  • 이용구
    • 정보관리학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.305-320
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    • 2009
  • 웹을 통해 제공되는 뉴스 페이지의 경우 필요한 정보 뿐 아니라 많은 불필요한 정보를 담고 있다. 이러한 불필요한 정보는 뉴스를 처리하는 시스템의 성능 저하와 비효율성을 가져온다. 이 연구에서는 웹 페이지로부터 뉴스 콘텐츠를 추출하기 위해 문장과 블록에 기반한 뉴스 기사 추출 방법을 제시하였다. 또한 이들을 결합하여 최적의 성능을 가져올 수 있는 방안을 모색하였다. 실험 결과, 웹 페이지에 대해 하이퍼링크 텍스트를 제거한 후 문장을 이용한 추출 방법을 적용하였을 때 효과적이었으며, 여기에 블록을 이용한 추출 방법과 결합하였을 때 더 좋은 결과를 가져왔다. 문장을 이용한 추출 방법은 추출 재현율을 높여주는 효과가 있는 것으로 나타났다.

웹 뉴스 빅데이터를 이용한 태풍 상황정보의 인터렉티브 지도 기반 시공간 시각화 방안 (Interactive Map-based Spatio-Temporal Visualization of Typhoon Situation using Web News BigData)

  • 이지애;김준철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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    • pp.773-776
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    • 2020
  • 웹 뉴스 기사는 태풍과 같은 재해 발생상황에 대한 신속하고 정확한 정보를 포함하고 있다. 예를 들어, 태풍의 발생시점, 이동·예측경로, 피해·사고 현황 등 유용한 정보를 텍스트, 이미지, 동영상의 형태로 관련 상황정보를 전달한다. 그러나 대부분의 재해재난 관련 뉴스 기사는 특정 시점의 정보만을 웹페이지 형태로 제공하므로, 시계열 측면의 연결성을 지니는 기사들에 대한 정보를 전달하기 어렵다. 또한 시간적 변화에 따라 기사 내용에 포함된 장소, 지역, 건물 등의 지명에 대한 공간적 정보를 지도와 연계하여 정보를 전달하는데 한계가 있어, 시공간적 변화에 따른 특정 재해재난 상황정보에 대한 전체적인 현황파악이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 시각화 측면에서 이러한 한계를 극복하기 위해, 1) 웹크롤링을 통해 구축된 뉴스 빅데이터를 자연어 처리를 통해 태풍과 관련된 뉴스 기사들을 추출하였고, 2) 시공간적 관련 정보를 지식그래프로 구축하였고, 이를 통해 최근 발생한 태풍 사건들과 관련된 뉴스 정보를 시계열 특성을 고려하여 3) 인터렉티브 지도 기반의 태풍 상황정보를 시각화하는 방안을 연구하였다.

웹 뉴스의 기사 추출과 요약 (Text Extraction and Summarization from Web News)

  • 한광록;선복근;유형선
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.1-10
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    • 2007
  • 뉴스 콘텐츠 등 웹을 통해 제공되는 많은 정보들은 불필요한 클러터를 많이 포함하고 있다. 이러한 클러터들은 문서의 요약, 추출, 검색과 같은 자동화된 정보처리 시스템의 구축을 어렵게 한다. 본 논문에서는 웹 뉴스 콘텐츠를 추출하고 이를 요약하는 시스템을 구축하고자 한다. 추출 시스템은 HTML로 된 뉴스 콘텐츠를 입력받아 DOM 트리와 유사한 요소 트리를 구축하며, 이 요소 트리에서 HTML 태그의 하이퍼링크 속성을 갖는 클러터를 제외하면서 본문을 추출한다. 추출 시스템을 통해 추출된 본문은 요약시스템으로 전달되어 핵심 문장이 추출된다. 요약 시스템은 공기관계 그래프를 이용하여 구성한다. 본 논문에서 구현한 시스템을 통해 추출된 요약 문장은 SMS와 같은 메시지 서비스를 통하여 PDA이나 모바일 폰 등에 전송될 수 있을 것으로 기대된다.

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신조어 자동 추출 방법론과 신어 조사 도구의 개발 (Methodology and Implementation of Detecting Tool for New Words Occurring in Korean Document)

  • 이상곤
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.271-276
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    • 2009
  • 신조어 조사용 프로그램은 웹에 실시간으로 등록되는 언론 기사를 수집하는 웹 에이전트를 개발하여 텍스트를 추출하고, 간단한 어휘 분석을 통하여 국어사전에 등록된 표제어와 이미 연구자가 발견한 기존의 신조어를 제외하고, 현대의 사회상을 잘 표현하는 새로 생성된 신조어를 추출하는 작업을 하는 도구이다. 인터넷의 언론 사이트에서 규칙적인 URL 패턴을 발견하고 뉴스 기사를 수집한다. HTML 소스 분석을 통하여 언론 기사만을 추출하여 국어 전공자가 신어를 찾아내는 작업을 도와주는 조사 도구를 설계하고 구현하였다.

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언론 기사에 나타난 신(조)어 조사 도구의 설계 및 구현 (Design and Implementation of Detecting Tool for New Word in Korean Journal Articles)

  • 송인성;정희석;이상곤;이래호
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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    • pp.114-117
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    • 2009
  • 신조어 조사용 프로그램은 웹에 실시간으로 등록되는 언론 기사를 수집하는 웹 에이전트를 개발하여 텍스트를 추출하고, 간단한 어휘 분석을 통하여 국어사전에 등록된 표제어와 이미 연구자가 발견한 기존의 신조어를 제외하고 새롭게 생성된 신조어를 추출하는 작업을 하는 도구이다. 인터넷의 언론 사이트에서 규칙적인 URL 패턴을 발견하고 뉴스 기사를 수집한다. HTML 소스 분석을 통하여 언론 기사만을 추출하고 이 기사에서 사전의 표제어와 기존에 조사된 신어를 제외하여 국어 전공자가 신어를 찾아내는 작업을 하는데 사용하는 시스템을 설계하고 구현하였다.

신문 기사 분석을 통한 연관어 비주얼라이저 (Visualizer of Associated Word by Analyzing News Articles)

  • 김현진;문성영;정용기;이정준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1189-1192
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    • 2013
  • 신문기사 분석을 통한 연관어 비주얼라이저는 신문 기사의 단어를 추출하여 단어 간 연관도를 분석하여 다양한 그래프로 표현하는 시스템이다. 인터넷 신문사의 뉴스 기사들을 수집하고 형태소 분석을 통해 기사별로 단어의 출현 횟수를 데이터베이스에 저장하고 단어와 단어 간의 연관성을 분석한다. 단어 간 연관성을 측정하기 위한 기준으로 두 단어 간 동일기사에 존재여부, 동일날짜에 존재여부를 이용한다. 이 값을 바탕으로 웹 페이지 상에서 다양한 그래프로 상위 연관성을 가진 단어들을 표현한다. 표현 되는 그래프는 다양한 형태의 그래프로 단어와 단어사이에 연관성을 보다 쉽게 파악 할 수 있다.

문서 클러스터링을 이용한 문맥 광고 시스템 (Contextual Advertisement System based on Document Clustering)

  • 이동광;강인호;안동언
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제15B권1호
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    • pp.73-80
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    • 2008
  • 본 연구에서는 문서 클러스터링을 이용하여 동음 이의어와 핵심단어 선정 실패로 인해 발생하는 자동 광고 시스템의 오류를 해결하는 광고 키워드 추출방식을 제안한다. 먼저 대규모 뉴스기사를 대상으로 유사한 내용을 가지며 동일한 광고 키워드와 연관이 있는 기사들을 자동으로 분류하여 광고 키워드에 대한 문맥 정보를 구축한다. 또한 광고 대상물에 대한 광고주의 요약 정보나 광고 대상 웹페이지를 분석하여 광고 키워드에 대한 문맥 정보를 추출하는 방식을 보인다. 이렇게 구축된 문서 분류와 광고 키워드용 문맥 정보를 이용하여 광고 대상 문서가 속한 문서 분류를 추정하여 단어들의 의미적인 애매성을 해결하고, 추정한 문서 분류와 관련 있으면서 문맥적으로 중요성을 가지는 핵심 단어들을 선정하여 광고 키워드를 추출한다. 상용 광고 시스템과의 비교 분석 결과 신문 기사나 일반 블로그를 대상으로 최소 21%의 성능 향상을 얻었다.

래퍼 기반 경제 데이터 수집 시스템 설계 및 구현 (Wrapper-based Economy Data Collection System Design And Implementation)

  • 박철호;구영현;유성준
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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    • pp.227-230
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    • 2015
  • 경제의 흐름, 주가 등을 분석, 예측을 위해 경제 뉴스, 주가 등 데이터 수집이 필요하다. 일반적인 웹 크롤러는 자동적으로 웹서버를 방문하면서 웹페이지 내용을 분석하고 URL들을 추출하면서 웹 문서를 수집한다. 반면 특정한 주제의 문서만을 수집할 수 있는 크롤러 형태도 있다. 특정 사이트에서 경제 뉴스 정보만 수집하기 위하여 사이트의 구조를 분석하고 직접적으로 데이터를 수집해올 수 있는 래퍼 기반 웹 크롤러 설계가 필요하다. 본 논문에서는 빅데이터를 기반으로, 경제뉴스 분석 시스템을 위한 크롤러 래퍼를 설계, 구현하여 경제 전문 분야의 뉴스 데이터를 수집하였다. 2000년부터 현재까지 미국 자동차 시장의 주식 데이터를 래퍼 기반으로 가져오고, 사이트 상에서의 데이터가 업데이트되는 주기를 판단하여 주기적으로 업데이트 함으로써 중복되지 않게 하였다. 그리고 미국, 한국의 경제 기사를 래퍼 기반의 웹 크롤러를 사용하여 수집하고, 향후 분석이 쉽게 데이터를 정형화 시켜 저장한다.

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빅데이터 토픽모델링과 감성분석을 활용한 물공급과정에서의 수질사고 기사 분석 (Analysis of articles on water quality accidents in the water distribution networks using big data topic modelling and sentiment analysis)

  • 홍성진;유도근
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제55권spc1호
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    • pp.1235-1249
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    • 2022
  • 본 연구에서는 웹 크롤링 방법을 이용한 자료수집, 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분석과 같은 빅데이터 분석기법을 이용하여 국내 상수도 수질사고에 대한 전개양상 분석을 수행하였다. 상수도 시스템의 수질사고 빅데이터 뉴스의 추출을 위한 웹크롤링 기법을 적용하고 정확한 수질사고 뉴스를 획득하고자 알고리즘을 절차화하여 제시하였다. 또한 대규모 수질사고의 경우 사고발생에 따른 사고인지, 사고확산, 사고대응, 사고해결 등과 같은 전개양상이 나타나므로, 각 단계에 따른 적절한 뉴스기사를 추출하고, 이에 따른 정보분석을 실시하였다. 즉, 각 단계 별 주요 키워드, 감성분석을 통한 수질사고 전개양상분석을 사례기반으로 상세히 실시하고 그 의미를 분석, 도출하였다. 제안된 방법론을 2020년 발생한 인천광역시 유충사고기간에 적용하여 분석하였다. 그 결과, 수질사고와 같은 소비자에게 직접적인 영향을 미치는 정보의 공개가 제한된 상황에서 사고발생시 장기간의 피해 지속성이 있는 수질사고에 대한 뉴스 기사 언론보도의 논조 및 소비자의 긍부정도가 시간에 따라 명확히 변화됨을 확인할 수 있었다. 이것은 공급자 입장에서의 수질사고의 전개양상은 시설물의 빠른 복구도 매우 중요하지만 소비자의 긍정도를 높이기 위한 소비자 중심의 정책마련의 필요성을 제시하고 있다.

한국어 문서 요약 기법을 활용한 휘발유 재고량에 대한 미디어 분석 (Media-based Analysis of Gasoline Inventory with Korean Text Summarization)

  • 윤성연;박민서
    • 문화기술의 융합
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    • 제9권5호
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    • pp.509-515
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    • 2023
  • 국가 차원의 지속적인 대체 에너지 개발에도 석유 제품의 사용량은 지속적으로 증가하고 있다. 특히, 대표적인 석유 제품인 휘발유는 국제유가의 변동에 그 가격이 크게 변동한다. 주유소에서는 휘발유의 가격 변화에 대응하기 위해 휘발유 재고량을 조절한다. 따라서, 휘발유 재고량의 주요 변화 요인을 분석하여 전반적인 휘발유 소비 행태를 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주유소의 휘발유 재고량 변화에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 뉴스 기사를 활용한다. 첫째, 웹 크롤링을 통해 자동으로 휘발유와 관련한 기사를 수집한다. 둘째, 수집한 뉴스 기사를 KoBART(Korean Bidirectional and Auto-Regressive Transformers) 텍스트 요약 모델을 활용하여 요약한다. 셋째, 추출한 요약문을 전처리하고, N-Gram 언어 모델과 TF-IDF(Term Frequency Inverse Document Frequency)를 통해 단어 및 구 단위의 주요 요인을 도출한다. 본 연구를 통해 휘발유 소비 형태의 파악 및 예측이 가능하다.