한국인터넷정보학회 논문지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
역사객체 기반의 기계 학습 기법을 활용한 웹 문서의 시간정보 추출 방안 제안 |
| 영문제목(English Title) |
A Proposal of Methods for Extracting Temporal Information of History-related Web Document based on Historical Objects Using Machine Learning Techniques |
| 저자(Author) |
이 준
권용진
Jun Lee
KWON YongJin
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 16 NO. 04 PP. 0039 ~ 0050 (2015. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 검색엔진을 통한 정보검색 과정에서 특정 시구간 상황에 대응하는 문서를 검색하고자 하는 경우가 있다. 예를 들면, 임진왜란 이전의 시대적 상황과 관련된 문서를 검색하기 위해 키워드‘임진왜란’으로 검색하면 시간에 관계없이 임진왜란 당시나 전후의 모든 문서가 검색되어 추가적인 작업이 요구 된다. 또한, 역사 관련 문서의 경우는 문서 내용에 대응하는 시간 정보가 문서 생성시간과 일치하지 않는 경우가 대부분이다. 만약 웹 문서의 내용에 대응하는 시간 정보를 추출할 수 있다면 효과적인 정보 검색은 물론 다양한 응용에 적용 가능할 것이다. 따라서 본 논문은 문서 내용에 대응하는 시간 정보 추출을 목적으로, 조선시대를 대상으로한 역사 문헌을 활용하여 조선시대 역사 관련 문서의 시간추출에 대한 연구를 진행한다. 역사 문헌과 웹으로부터 수집된 역사 관련 문서를 바탕으로 역사 객체를 정의하고, 이를 기반으로 다양한 기계 학습 기법을 활용하여 웹 문서의 시간 정보추출에 대한 가능성을 확인한다. 또한 기계 학습과정에 있어서 객체의 유사도에 기반한 여과과정을 제안하고 이를 적용한 효율적인 시간 정보 추출 및 정확도 향상에 대한 결과를 비교 분석한다.
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영문내용
(English Abstract) |
In information retrieval process through search engine, some users want to retrieve several documents that are corresponding with specific time period situation. For example, if user wants to search a document that contains the situation before ‘Japanese invasions of Korea era’, he may use the keyword ‘Japanese invasions of Korea’ by using searching query. Then, search engine gives all of documents about ‘Japanese invasions of Korea’ disregarding time period in order. It makes user to do an additional work. In addition, a large percentage of cases which is related to historical documents have different time period between generation date of a document and record time of contents. If time period in document contents can be extracted, it may facilitate effective information for retrieval and various applications. Consequently, we pursue a research extracting time period of Joseon era’s historical documents by using historic literature for Joseon era in order to deduct the time period corresponding with document content in this paper. We define historical objects based on historic literature that was collected from web and confirm a possibility of extracting time period of
web document by machine learning techniques. In addition to the machine learning techniques, we propose and apply the similarity filtering based on the comparison between the historical objects. Finally, we’ll evaluate the result of temporal indexing accuracy and improvement.
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| 키워드(Keyword) |
시간정보
시간추출
기계학습
유사도여과법
역사정보
역사객체
Temporal information
Termporal Extraction
Machine learning. Similarity filtering
Historical information
Historical Object
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