• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.892-894
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• 2004

분야연상어는 어휘자체가 분야정보를 가지므로 인간이 분야를 인지할 때와 유사하게 문서의 분야를 판단한다. 인간이 한국어와 일본어의 180분야로 분류한 약 15,000개의 문서뱅크를 수집하고, 수집된 문서에서 복합어로 구성된 분야연상어의 효율적인 추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘으로 자동구축된 분야연상어를 문서분류의 초기결정에 이용할 수 있다. 분야연상어를 이용하면 어떠한 분야체계에도 손쉽게 적용할 수 있으므로 문서분류용 목적으로 이용할 수 있는 보편성은 충분하다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.7
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• pp.636-649
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• 2005

Field-associated Terms itself have field Information. So, they determine field of document just like when human being perceives field. In case of Korean, we organized and experimented them by collecting approximately IS,999 document banks that are classified into 180 fields. We obtained high precision of extraction that 88,782 single field-associated terms are contracted into 8,405 ones thus recording compression rate as approximately 9$\%$ and recall as above 0.77 (average 0.85), precision as above 0.90 (average 0.94). By applying established field-associated terms to initial determination for document classification and comparing it with filed determination by human being, we got correct answers above approximately 90$\%$. We can use results of research as fundamental research for initial stage and apply it document retrieval between multilingual environment thus utilizing it as fundamental research for multilingual information retrieval.