• The KIPS Transactions:PartB
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• v.12B no.1 s.97
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• pp.57-68
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• 2005

It is important to segment a text, which is independent upon any text-embedded auxiliary information. This paper presents a technique for dividing the text into field-coherent passages. The presented method is based upon extracting field-associated terms from the text measuring how the topics grow, shrink and shift from sentence to sentence. We propose measures of topic continuity and of topic transition and suggest how those could be used to find the boundaries among passages. After collecting 12,500 documents, we obtain $88{\%}$ for average precision and $78{\%}$ for recall in Korean training set.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.497-500
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• 2003

문서에 여러 가지 화제가 혼합되어 있는 문서에서 화제의 실마리 부분을 특정화하여 각 화제별 단락을 추출하는 기술은 정보검색 분야에서 중요한 역할을 담당하는 기술이다. 잘 정의된 분야체계에 따라 구축된 분야연상어를 이용하여 단락분할을 시도한다. 분야연상어는 특정한 분야를 정확하게 연상할 수 있는 단어로서 잘 분류된 문서 컬렉션에서 구축할 수 있다. 이 분야연상어를 이용하여 문서를 관련된 분야변로 추출하여 의미기반 단락추출 방법을 제안한다. 화제의 계속성에 주목하여 분야연상어의 수준(범위)이나 연속출현성에 의해 계산된 계속도에 의해 화제의 실마리를 추적하고, 화제의 전환성을 고려한 방법을 제안한다. 문서 내 각 화제의 단락구분을 명확히 하여, 단락을 화제분야별로 추출하는 방법을 제안한다. 50문서를 실험한 결과 82%의 정확율과 63%의 재현율을 얻어 실용성을 기대할 수 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.1
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• pp.57-66
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• 2003

We propose a technique to extract a relevant passage from text collection based on field-associated terms since they tries to concentrate relevant text to users query. Documents are supposed to be managed as a whole without any segmentation into small pieces, but the method presented is independent upon any text-embedded auxiliary information, and is based on topic continuity and transition. For users needs-relative sentences or passages, we present a passage retrieval techniques by using occurrence frequency of a field-associated term to delimit text, that is likely to be relevant to a particular topic, considering continuity and transition within topic flowing in text. We evaluate 50 Japanese documents and verify the usefulness with 82% for average precision and 63% for recall.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.499-501
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• 2005

화제가 혼합되어 있는 문서에서 각 화제의 단락을 추출하면 사용자의 질의어에 일치하는 정보만을 추출할 수 있다. 정확하고 빠르게 사용자의 검색요구에 일치하는 관련 정보를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 문서에서 사용자의 요구에 적합한 단락을 추출하는 기술을 설명한다. 문서에서 분야연상어를 추출하고, 각 문장마다 화제분야의 출현${\cdot}$계속${\cdot}$전환이 어떻게 변화하여 가는지를 추적하여 계산한다. 긴 문서에서 어떤 화제가 출현하는가를 파악하고, 화제가 계속되거나 혹은 전환되는 지점을 인식하여, 분야별 단락을 추출하는 방법을 제안한다.