본 논문에서는 기존의 LDA 기반 유사도 계산 방안의 논문 데이터에 대한 적합성을 검증한다. 실제 논문 데이터를 이용해 기존텍스트 유사도 계산 방안과 LDA 기반 유사도 계산 방안의 정확도를 비교 함으로써 논문 데이터베이스에서의 LDA 기반 텍스트 유사도 계산 방안의 유용성을 검증한다.
FASCODE-EVAL1은 고객과 시스템간의 의상 추천 대화 문맥과 해당 문맥의 요구사항을 고려한 의상셋 추천 목록으로 구성된다. 의상셋 추천 목록은 3개의 의상셋 후보로 구성되고, 문맥과 관련성이 높은 순서로 정렬된다. 해당 정렬을 찾는 방식으로 의상 추천 시스템 평가를 진행한다. 대화 문맥는 텍스트로 되어 있고, 의상 아이템은 텍스트로 구성된 자질 정보와 의상 이미지 정보로 구성된다. 본 논문은 FASCODE-EVAL 문제를 해결하기 위하여 트랜스포머 기반의 사전학습 언어모델을 이용하고, 텍스트 정보와 이미지 정보를 해당 언어모델에 통합하는 방법을 보여준다. FASCODE-EVAL 실험결과는 기존 공개된 결과들보다 우수한 성능을 보여준다.
텍스트마이닝 연구의 기본적인 난제는 기존 텍스트 표현모델이 자연어 문장으로 기술된 텍스트 데이터로부터 의미 또는 개념 정보를 표현하지 않는데 기인한다. 기존 텍스트 표현모델인 벡터공간 모델(vector space model), 불리언 모델(Boolean model), 통계 모델(statistical model), 텐서공간 모델(tensor space model) 등은 'Bag-of-Words' 방식에 바탕을 두고 있다. 이러한 텍스트 모델들은 텍스트에 포함된 단어와 그것의 출현 횟수만으로 텍스트를 표현하므로, 단어의 함축 의미, 단어의 순서 및 텍스트의 구조를 전혀 표현하지 못한다. 대부분의 텍스트 마이닝 기술은 대상 문서를 'Bag-of-Words' 방식의 텍스트 모델로 표현함을 전제로 하여 발전하여 왔다. 하지만 오늘날 빅데이터 시대를 맞이하여 방대한 규모의 텍스트 데이터를 보다 정밀하게 분석할 수 있는 새로운 패러다임의 표현모델을 요구하고 있다. 본 논문에서 제안하는 텍스트 표현모델은 개념공간을 문서 및 단어와 동등한 매핑 공간으로 상정하여, 그 세 가지 공간에 대한 연관 관계를 모두 표현한다. 개념공간의 구성을 위해서 위키피디어 데이터를 활용하며, 하나의 개념은 하나의 위키피디어 페이지로부터 정의된다. 결과적으로 주어진 텍스트 문서집합을 의미적으로 해석이 가능한 3차 텐서(3-order tensor)로 표현하게 되며, 따라서 제안 모델을 텍스트 큐보이드 모델이라 명명한다. 20Newsgroup 문서집합을 사용하여 문서 및 개념 수준의 클러스터링 정확도를 평가함으로써, 제안 모델이 'Bag-of-Word' 방식의 대표적 모델인 벡터공간 모델에 비해 우수함을 보인다.
최근 웹을 기반으로 한 문서의 전자화가 이루어지면서 기존의 전통적인 펜기반 교정 시스템 또한 온라인상의 전자 문서 환경에 맞게 변화하고 있다. 이러한 펜기반 입력 기법을 사용하는 교정 시스템에서는 일반문서와 달리 웹 문서의 구조정보를 고려한 편집이 지원되어야 하며 또한 교정부호와 텍스트간의 정확한 영역 인식이 이루어져야 한다. 본 연구에서는 온라인 교정 시스템 모델링을 통하여 온라인 환경에 적합한 교정 부호를 정의하고, 교정 대상 텍스트 영역을 편집 가능한 단위로 구분하여 효율적인 편집 연산이 이루어 질 수 있도록 하였다. 또한 웹 기반의 구조문서(HTML/XML) 편집 환경을 고려하여 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하기 위하여 텍스트를 비구조 및 구조정보 텍스트로 분류하여 정의하였다. 본 연구에서는 이러한 모델에 기반하여 교정 부호의 특성에 따른 가변적인 편집 텍스트 영역 인식 규칙 모델을 정의하여 교정 부호와 편집 텍스트 영역간의 모호성을 최소화하고, 편집으로 인한 문서의 구조 정보 변경을 지원하는 시스템을 구현하였다. 결과적으로 온라인 웹 문서 환경에서 펜기반의 모호한 교정 부호의 입력을 인지적인 관점에서 해석하여 보다 정확한 교정 작업 수행을 지원하도록 하였다.
코퍼스 언어학이 연구방법의 한 분야로서 최근 그 입지를 급격하게 넓혀온 가운데, 언어학적 현상과 함께 문학텍스트의 이해를 깊게 하는데 기여를 해 왔다. 최근 코퍼스 언어학의 급속한 저변확대에도 불구하고 문학텍스트 코퍼스를 기반으로 한 고전 및 문학작품의 재해석에 대한 시도는 국내언어학계에서 매우 미미한 실정에 머물러 있다. 이에 본 연구는 코퍼스 언어학의 분석도구인 컴퓨터 콘코던스 프로그램인 워드스미스를 이용하여 방대한 전자텍스트로 이루어져 있는 문학작픔의 문체적 특성과 주요테마를 조사하고자 하였다. 특히 본 연구는 텍스트의 주요한 특성을 나타내는 키워드(keyword)에 초점을 두고 세익스피어의 비극작품인 로미오와 줄리엣을 코퍼스 언어학적 분석기법으로 접근하여 작품세계를 재조명하여 학문적 의의가 크다고 생각되며 앞으로 관련된 후속연구가 이어질 것으로 기대된다.
일상 환경에서 동작하는 자율 에이전트를 구현하기 위해서는 이미지나 객체에 존재하는 텍스트를 인식하는 기능이 필수적이다. 주어진 이미지에 입력 변환, 특성 인식, 워드 예측을 적용하여 인식된 텍스트에 존재하는 워드를 출력하는 과정에 다양한 딥러닝 모델이 활용되고 있으며, 딥뉴럴넷의 놀라운 객체 인식 능력으로 인식 성능이 매우 향상되었지만 실제 환경에 적용하기에는 아직 부족한 점이 많다. 본 논문에서는 인식 성능 향상을 위하여 텍스트 존재 영역 감지, 텍스트 인식, 워드 예측의 파이프라인에 OCR 엔진과 분류기로 구성된 애드온을 추가하여 기존 파이프라인이 인식하지 못한 텍스트의 인식을 시도하는 접근법을 제안한다. IC13, IC15의 데이터 셋에 제안 방법을 적용한 결과, 문자 단위에서 기존 파이프라인이 인식하는데 실패한 문자의 최대 10.92%를 인식함을 확인하였다.
학문은 다양한 이론적 배경을 토대로 시대적 환경에 적응하여 발전한다. 즉, 서로의 영역을 공유하면서 새로운 이론을 창출하고 실제로 이를 응용하고 있는 것이다. 계량서지학, 계량과학학, 문헌과학학등으로 일컫고 있는 계량정보학은 문헌의 분석을 위해 수량학적 방법으로 적용하여 연구하는 학문으로, 활발히 연구되어 응용되고있는 분야는 텍스트검색시스템, OPACs, 비디오텍스시스템, 하이퍼텍스트시스템, CD-ROM, 온라인 정보서비스, 전자출판, 전자우편, 케이블 TV 등의 전자정보서비스 분야이다. 본 연구에서는 계량정보학의 사적변천과 연구영역, 그 응용과 실제를 고찰하였다.
인간에게 문자가 탄생하고, 수백 년 아니 수천년의 종이책시대가 유지되다가, 1980년대에 디스크책이란 전자책이 출현하고, 1990년대에는 화면책이란 전자책이 출현했다.디스크책이나 네트워크에 연결된 화면책이나 둘 다 종이책이 아닌 비종이책이다. 비종이책은 종이책과 달리 저자의 의도를 텍스트라는 단일 매체만 사용해 시각화시키는 것이 아니다. 비종이책은 텍스트는 물론 음성과 동영상, 애니메이션을 동시에 사용할 수 있는 멀티미디어를 사용할 수 있는 것이다. 뉴미디어의 출현은 수십년이 됐다고 볼 수 있지만, 멀티미디어가 가능한 책의 출현은 20여년 정도밖에 안됐다고 본다. 종이가 대표하는 종이책 단일 매체 출판에 출판에 비해, 뉴미디어인 디스크나 네트워크를 사용하는 복합매체 출판으로 발전해온 역사는 아주 짧다.
자연언어처리 프로그램에서 어휘지식을 제공하는 전자사전은 그 중요성에 비해 작성 및 관리에 불편함이 많다. 본 논문에서는 전자사전의 작성 및 관리를 편리하게 할 수 있도록, 다양한 형태의 어휘 자료로부터 필요한 정보를 추출, 변형하고, 편집할 수 있는 텍스트 및 사전 관리시스템(TDMS: Text and Dictionary Management System)의 설계에 관하여 소개한다. TDMS에서는 SGML(Standard General Markup Language)의 일부를 사용하여, 표준사전 표기언어(SDML: Standard Dictionary Markup Language)를 정의하고, 이를 이용하여 다양한 형태의 사전 형식을 기술하고 있다. 또, 표준사전 표기언어로 표현된 사전이나 텍스트는 각종 응용프로그램에 독립적인 형태로 존재하여, 정보의 표준화와 교환을 용이하게 한다.
본 논문에서는 텍스트 기반 유사도 계산 방안을 이용하여 논문들 간의 유사도를 계산하는 방안을 제안한다. 논문 데이터베이스에는 논문의 본문이 거의 저장되어 있지 않다. 따라서 논문 데이터베이스에 저장되어 있는 논문의 제목과 요약글들의 키워드들을 이용하여 기존 텍스트 기반 유사도 계산 방안으로 논문들 간의 유사도를 계산할 수 있다. 그러나 논문의 제목과 요약글은 논문의 본문이 가지고 있는 키워드들에 비해서 너무나도 적은 수의 키워드들을 가지고 있기 때문에 해당 키워드들만으로 논문들 간의 유사도를 계산하면 정확도가 낮을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 논문을 표현하는 키워드의 수를 증가시키기 위해서 새로운 논문 유사도 계산 방안을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방안의 우수성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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