Concept-based Compound Keyword Extraction

개념기반 복합키워드 추출방법

In general, people use a key word or a phrase as the name of field or subject word in document. This paper has focused on keyword extraction. First of all, we investigate that an author suggests keywords that are not occurred as contents words in literature, and present generation rules to combine compound keywords based on concept of lexical information. Moreover, we present a new importance measurement to avoid useless keywords that are not related to documents' contents. To verify the validity of extraction result, we collect titles and abstracts from research papers about natural language and/or voice processing studies, and obtain the 96% precision in a top rank of extraction result.

인간은 문서를 읽고 그 내용을 머릿속에서 개념적으로 정리하여 적은 수의 복합단어를 이용하여 문서를 대표하는 적당한 키워드로 정리한다. 본 논문은 이러한 점에 착안하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하는 방법을 제안한다. 학술논문을 실험 예로 사용하여 저자가 자신의 문서에 부여한 키워드가 문서의 본문 중에 출현하지 않는 경우에도 동작하도록 출현단어의 개념정보를 기초로 복합어 생성규칙을 구축한다. 문서의미와 상관없는 키워드의 추출을 억제하기 위해 중요도 결정법을 새로 제안한다. 추출된 키워드의 타당성 여부는 자연언어와 음성언어에 관한 논문의 제목과 요약을 수집하여 실험하였다. 또한 저자가 부여한 키워드와 본 시스템이 출력한 키워드를 비교 한 결과, 상위 한 개의 정확율이 96%가 되어 제안방법의 유용성을 확인하였다.