Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2018.10a
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- Pages.176-178
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- 2018
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- 2005-3053(pISSN)
End-to-end Neural Model for Keyphrase Extraction using Twitter Hash-tag Data
트위터 해시 태그를 이용한 End-to-end 뉴럴 모델 기반 키워드 추출
- Lee, Young-Hoon (Chonbuk National University) ;
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Na, Seung-Hoon
(Chonbuk National University)
- Published : 2018.10.12
Abstract
트위터는 최대 140자의 단문을 주고받는 소셜 네트워크 서비스이다. 트위터의 해시 태그는 주로 문장의 핵심 단어나 주요 토픽 등을 링크하게 되는데 본 논문에서는 이러한 정보를 이용하여 키워드 추출에 활용한다. 문장을 Character CNN, Bi-LSTM을 통해 문장 표현을 얻어내고 각 Span에서 이러한 문장 표현을 활용하여 Span 표현을 생성한다. Span 표현을 이용하여 각 Span에 대한 Score를 얻고 높은 점수의 Span을 이용하여 키워드를 추출한다.