• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2003.08a
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• pp.253-261
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• 2003

역문헌빈도 가중치는 문헌 집단에서 출현빈도가 낮을수록 색인어의 중요도가 높다는 가정에 근거하고 있다. 이 연구에서는 역문헌빈도 가중치의 가정에 의문을 제기하고, 이를 보완하는 새로운 문헌빈도 가중치 공식을 제안하였다. 제안한 가중치 공식은 저빈도어가 아닌 중간빈도어가 더 중요하다는 가정에 근거한 것으로서 역시 문헌빈도를 이용한 함수이다. 문헌빈도에 의한 가중치를 문헌의 색인어에 부여하는 경우와 질의어에 부여하는 경우로 나누어서 실험을 수행하고, 두 경우의 차이점을 논하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.38 no.1
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• pp.221-242
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• 2021

This study applied reference metadata recognition using bidirectional GRU-CRF model based on pre-trained language model. The experimental group consists of 161,315 references extracted by 53,562 academic documents in PDF format collected from 40 journals published in 2018 based on rules. In order to construct an experiment set. This study was conducted to automatically extract the references from academic literature in PDF format. Through this study, the language model with the highest performance was identified, and additional experiments were conducted on the model to compare the recognition performance according to the size of the training set. Finally, the performance of each metadata was confirmed.

• 한국문헌정보학회 학술발표논집
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• 2005.10a
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• pp.167-186
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• 2005

• 한국문헌정보학회 학술발표논집
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• 2006.10a
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• pp.9-18
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• 2006

• 한국문헌정보학회 학술발표논집
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• 2006.10a
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• pp.37-56
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• 2006

• 한국문헌정보학회 학술발표논집
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• 2006.10a
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• pp.57-79
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• 2006

• 한국문헌정보학회 학술발표논집
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• 2006.10a
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• pp.81-94
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• 2006

• 한국문헌정보학회 학술발표논집
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• 2006.10a
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• pp.95-123
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• 2006

• 한국문헌정보학회 학술발표논집
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• 2006.10a
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• pp.127-150
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• 2006

• 한국문헌정보학회 학술발표논집
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• 2006.10a
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• pp.151-178
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• 2006