• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.47-54
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• 2021

핵심구 추출은 문서의 내용을 대표하는 주제 용어를 자동 추출하는 작업이다. 비지도 방식 핵심구 추출에서는 문서 텍스트로부터 핵심구 후보 용어가 되는 단어나 구를 추출하고 후보 용어에 부여된 중요도에 기반하여 최종 핵심구들이 선택된다. 본 논문에서는 비지도 방식 핵심구 후보 용어 중요도 계산에서 단어 유형 후보 용어와 구 유형 후보 용어의 중요도를 조정하는 방법을 제안한다. 이를 위해 핵심구 추출 대상 문서 텍스트로부터 후보 용어 집합의 타입-토큰 비율과 고빈도 대표 용어의 정보량을 단어 유형과 구 유형으로 구분하여 수집한 후 중요도 조정에 활용한다. 실험에서는 영어로 작성된 full-text 논문을 대상으로 구축된 4개 서로 다른 핵심구 추출 평가집합들을 사용하여 성능 평가를 수행하였고, 제안된 중요도 조정 방법은 3개 평가집합들에서 베이스 라인 및 비교 방법들보다 높은 성능을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권5호
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• pp.420-429
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• 2009

특허 문서는 과학기술 발전을 탐지하고 기존 트렌드를 이해함으로써 미래의 트렌드를 예측하는데 유용한 자원이다. 본 연구에서는 단위 기술을 "문제점"과 "해결방법"으로 구성되어 있다고 보고, 언어적 단서(linguistic clue)와 언어 모델(1anguage model)을 결합한 혼합 모델을 사용하여 이들에 해당하는 의미 핵심문구(semantic keyphrase)를 찾고, 의미 핵심문구로 표현되는 단위 기술을 추출하였다. 추출된 결과에 근거하여 비지도 학습(unsupervised learning) 방법으로 과학기술들의 트렌드를 발견하는 새로운 접근방법(Technological Trend Discovery, TTD)을 제안한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 방법으로 과학 기술을 나타내는 의미적 핵심 문구를 추출하는데 77%의 R-정확률을 달성하였고 결과적으로 의미있는 과학기술 트렌드를 발견할 수 있었다.