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    개념 공간을 이용한 의미 인덱싱 = Semantic Indexing Using Concept Space

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    https://www.riss.kr/link?id=A82318027

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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    본 논문은 문서내의 의미적인 관계에 기반하여, 문서의 내용을 보다 잘 추측할 수 있는 의미 인덱스 추출 및 가중치 부여 시스템을 제안하고자 한다. 문서 내의 개념 추출에 있어서는 기존의 어휘 체인(lexical chains)에 관한 연구를 확장하여 적용였다. 또한, 추출된 개념에서 중요 어휘에 가중치를 부여하기 위해서, 개념 벡터 공간을 이용한 정보성(information quantity)과 정보비(information ratio)를 정의하고, 인덱스의 가중치를 측정할 수 있는 정량화 할수 있는 척도로 제시하였다.
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    본 논문은 문서내의 의미적인 관계에 기반하여, 문서의 내용을 보다 잘 추측할 수 있는 의미 인덱스 추출 및 가중치 부여 시스템을 제안하고자 한다. 문서 내의 개념 추출에 있어서는 기존의...

    본 논문은 문서내의 의미적인 관계에 기반하여, 문서의 내용을 보다 잘 추측할 수 있는 의미 인덱스 추출 및 가중치 부여 시스템을 제안하고자 한다. 문서 내의 개념 추출에 있어서는 기존의 어휘 체인(lexical chains)에 관한 연구를 확장하여 적용였다. 또한, 추출된 개념에서 중요 어휘에 가중치를 부여하기 위해서, 개념 벡터 공간을 이용한 정보성(information quantity)과 정보비(information ratio)를 정의하고, 인덱스의 가중치를 측정할 수 있는 정량화 할수 있는 척도로 제시하였다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 요약
    • 1. 서론
    • 2. 관련연구
    • 3. 개념 공간을 이용한 의미 인덱스 추출
    • 4. 실험 및 분석
    • 요약
    • 1. 서론
    • 2. 관련연구
    • 3. 개념 공간을 이용한 의미 인덱스 추출
    • 4. 실험 및 분석
    • 5. 결론
    • REFERENCES
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