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무한 사전 온라인 LDA 토픽 모델에서 의미적 연관성을 사용한 토픽 확장
곽창욱(Chang-Uk Kwak),김선중(Sun-Joong Kim),박성배(Seong-Bae Park),김권양(Kweon Yang Kim) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.9
토픽 확장은 학습된 토픽의 질을 향상시키기 위해 추가적인 외부 데이터를 반영하여 점진적으로 토픽을 확장하는 방법이다. 기존의 온라인 학습 토픽 모델에서는 외부 데이터를 확장에 사용될 경우, 새로운 단어가 기존의 학습된 모델에 반영되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 무한 사전 온라인 LDA 토픽 모델을 이용하여 외부 데이터를 반영한 토픽 모델 확장 방법을 연구하였다. 토픽 확장 학습에서는 기존에 형성된 토픽과 추가된 외부 데이터의 단어와 유사도를 반영하여 토픽을 확장한다. 실험에서는 기존의 토픽 확장 모델들과 비교하였다. 비교 결과, 제안한 방법에서 외부 연관 문서 단어를 토픽 모델에 반영하기 때문에 대본 토픽이 다루지 못한 정보들을 토픽에 포함할 수 있었다. 또한, 일관성 평가에서도 비교 모델보다 뛰어난 성능을 나타냈다. Topic expansion is an expansion method that reflects external data for improving quality of learned topic. The online learning topic model is not appropriate for topic expansion using external data, because it does not reflect unseen words to learned topic model. In this study, we proposed topic expansion method using infinite vocabulary online LDA. When unseen words appear in learning process, the proposed method allocates unseen word to topic after calculating semantic correlation between unseen word and each topic. To evaluate the proposed method, we compared with existing topic expansion method. The results indicated that the proposed method includes additional information that is not contained in broadcasting script by reflecting external documents. Also, the proposed method outperformed on coherence evaluation.
곽창욱 ( Kwak Chang-uk ),변정용 ( Byun Jeongyong ) 한국정보처리학회 2012 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.19 No.2
전국의 궁도인구는 만 여명에 이른다. 매년 1~2주를 주기로 개최되는 이 대회는 참가접수부터 운영까지 오로지 오프라인으로만 진행되어 경기외적인 비용과 시간이 상당히 낭비된다. 이에 본 연구에서는 이용자의 접근성이 향상되고, 플랫폼에 독립적인 웹기반의 경기지원시스템을 구현하고자 한다. 시스템에 접근하는 이용자는 접수와 결과를 확인하는 대회 전/후에 집중되므로 이 때의 효율적인 DB Access 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 DBCP 기술을 이용하여 DB Connection부분에서 보다 효율적인 시스템으로 개발하고자 한다.
곽창욱(Chang-Uk Kwak),윤희근(Hee-Geun Yoon),박성배(Seong-Bae Park) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 Vol.41 No.12
질의 확장은 입력된 질의와 관련된 키워드를 사용자에게 제시하여 검색 활동에 도움을 주는 방법이다. 최근에는 사용자가 검색한 내용에서 군집화 방법을 이용하여 도메인을 찾고 키워드를 제시하는 연구가 많이 이루어졌다. 하지만 군집화 방법은 군집의 개수를 정해야하기 때문에 다양한 도메인을 나타내는데 적절하지 않다. 따라서 본 논문은 커뮤니티 인지 알고리즘으로 검색 문서에서 질의마다 다양한 수의 도메인을 찾고 키워드로 선택하여 제시하는 방법을 제안한다. 이를 위해 사용자가 검색한 결과 중 상위 30개 문서를 대상으로 단어를 추출하여 그래프 기반의 커뮤니티를 만들고, 각 커뮤니티에서 키워드를 추출하여 이를 질의 확장에 이용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 구글 검색 엔진과 검색된 문서의 tf-idf 를 이용한 키워드 추천 방법과 비교하였다. 제안한 방법이 다른 비교 대상들에 비해 더 다양한 키워드를 추천할 수 있었다. In order to assist user’s who are in the process of executing a search, a query expansion method suggests keywords that are related to an input query. Recently, several studies have suggested keywords that are identified by finding domains using a clustering method over the documents that are retrieved. However, the clustering method is not relevant when presenting various domains because the number of clusters should be fixed. This paper proposes a method that suggests keywords by finding various domains related to the input queries by using a community detection algorithm. The proposed method extracts words from the top-30 documents of those that are retrieved and builds communities according to the word graph. Then, keywords representing each community are derived, and the represented keywords are used for the query expansion method. In order to evaluate the proposed method, we compared our results to those of two baseline searches performed by the Google search engine and keyword recommendation using TF-IDF in the search results. The results of the evaluation indicate that the proposed method outperforms the baseline with respect to diversity.