• 제목/요약/키워드: INQUERY

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Performance Evaluations of Text Ranking Algorithms

  • Kim, Myung-Hwi;Jang, Beakcheol
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제25권2호
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    • pp.123-131
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    • 2020
  • 텍스트 순위 알고리즘은 키워드 추출을 위한 대표적인 방법이며 그 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 텍스트 랭킹 알고리즘에서 대표적으로 사용되는 TF-IDF, SMART, INQUERY, CCA 알고리즘이 적용된 최근 연구와 실험해비교한다. 먼저, 각 알고리즘을 설명한 후 뉴스와 트위터 데이터를 기반으로 알고리즘의 성능을 분석한다. 실험 결과에 따르면 네 가지 알고리즘 모두 뉴스 데이터에서 특정 단어의 추출 성능이 좋다는 것을 알 수 있다. 그러나 Twitter의 경우 CCA는 특정 단어를 추출하는 최고의 성능을 가지며 INQUERY는 가장 낮은 성능을 보여준다. 또한 6 가지 비교 메트릭을 통해 알고리즘의 정확성을 분석한다. 실험 결과 CCA가 뉴스 데이터에서 최고의 정확도를 보여주고, 트위터의 경우 TF-IDF와 CCA는 비슷한 성능을 보이며 높은 정확도를 보인다.