통합 검색 | Korea Science

강인수
- 정보관리학회지
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- 제29권4호
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- pp.43-60
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- 2012
학술 문헌 원문에서 발견되는 인용문은 인용에 기초한 학술문헌 자동 요약, 리뷰 논문 자동 생성, 인용문 감성 분석, 인용문 기반 문헌 검색 등 다양한 학술 정보 서비스의 창출을 가능케 한다. 이러한 서비스가 가능하기 위해서는 원문 텍스트로부터 인용문의 자동 인식이 선행되어야 한다. 그러나 인용문의 인식은 인용 표지가 부착되지 않은 암묵 인용문의 존재로 인해 그 처리가 용이하지 않다. 영어의 경우 최근 이에 대한 연구가 집중되고 있으나 한국어 학술 문헌 내 인용문의 자동 인식 연구는 찾기 힘들다. 이 논문은 한국어 인용문을 자동 인식하는 규칙 기반의 방법을 제시하고 다양한 베이스라인 기법들과 인용문 인식 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 테스트 셋 내 전체 암묵 인용문의 30%를 약 70%의 정확률로 인식할 수 있었다.
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2012.29.4.043 인용 PDF KSCI

Kang, In-Su
- 한국컴퓨터정보학회논문지
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- 제22권9호
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- pp.17-24
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- 2017
Core citation recognition is to identify influential ones among the prior articles that a scholarly article cite. Previous approaches have employed citing-text occurrence information, textual similarities between citing and cited article, etc. This study proposes a term-based approach to core citation recognition, which exploits the importance of individual terms appearing in in-text citation to calculate influence-strength for each cited article. Term importance is computed using various frequency information such as term frequency(tf) in in-text citation, tf in the citing article, inverse sentence frequency in the citing article, inverse document frequency in a collection of articles. Experiments using a previous test set consisting of computational linguistics articles show that the term-based approach performs comparably with the previous approaches. The proposed technique could be easily extended by employing other term units such as n-grams and phrases, or by using new term-importance formulae.
https://doi.org/10.9708/jksci.2017.22.09.017 인용 PDF KSCI

Kang, In-Su
- 한국컴퓨터정보학회논문지
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- 제21권11호
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- pp.85-91
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- 2016
This paper proposes a collective approach to cited text recognition by exploiting a set of citing text from different articles citing the same article. First, the proposed method gathers highly-ranked cited sentences from the cited article using a group of citing text to create a collective information of probable cited sentences. Then, such collective information is used to determine final cited sentences among highly-ranked sentences from similarity-based cited text recognition. Experiments have been conducted on the data set which consists of research articles from a computational linguistics domain. Evaluation results showed that the proposed method could improve the performance of similarity-based baseline approaches.
https://doi.org/10.9708/jksci.2016.21.11.085 인용 PDF KSCI