• Àüü
  • ÀüÀÚ/Àü±â
  • Åë½Å
  • ÄÄÇ»ÅÍ
´Ý±â

»çÀÌÆ®¸Ê

Loading..

Please wait....

¿µ¹® ³í¹®Áö

Ȩ Ȩ > ¿¬±¸¹®Çå > ¿µ¹® ³í¹®Áö > JIPS (Çѱ¹Á¤º¸Ã³¸®ÇÐȸ)

JIPS (Çѱ¹Á¤º¸Ã³¸®ÇÐȸ)

Current Result Document : 1 / 2

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) Automatic In-Text Keyword Tagging based on Information Retrieval
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) Automatic In-Text Keyword Tagging based on Information Retrieval
ÀúÀÚ(Author) Jinsuk Kim   Duseok Jin   KwangYoung Kim   Hoseop Cho  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 05 NO. 03 PP. 0159 ~ 0166 (2009. 09)
Çѱ۳»¿ë
(Korean Abstract)
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
As shown in Wikipedia, tagging or cross-linking through 
major keywords in a document collection improves not only 
the readability of documents but also responsive and 
adaptive navigation among related documents. In recent 
years, the Semantic Web has increased the importance of 
social tagging as a key feature of the Web 2.0 and, as its 
crucial phenotype, Tag Cloud has emerged to the
public. In this paper we provide an efficient method of 
automated in-text keyword tagging based on
large-scale controlled term collection or keyword 
dictionary, where the computational complexity of
O(mN) ?if a pattern matching algorithm is used ?can be 
reduced to O(mlogN) ?if an Information Retrieval 
technique is adopted ?while m is the length of target 
document and N is the total number of candidate terms to 
be tagged. The result shows that automatic in-text tagging 
with keywords filtered by Information Retrieval speeds up 
to about 6 ~ 40 times compared with the fastest pattern 
matching algorithm.
Å°¿öµå(Keyword) Automatic In-Text Keyword Tagging   Pattern Matching   Boyer-Moore-Horspool Algorithm   Information Retrieval   Keyword Dictionary   Cross-Referencing   in-text content link  
ÆÄÀÏ÷ºÎ