정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 (KIISE Transactions on Computing Practices)
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| 한글제목(Korean Title) |
위키피디아 기반의 3차원 텍스트 표현모델을 이용한 개념망 구축 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Building Concept Networks using a Wikipedia-based 3-dimensional Text Representation Model |
| 저자(Author) |
홍기주
김한준
이승연
Ki-Joo Hong
Han-Joon Kim
Seung-Yeon Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 21 NO. 09 PP. 0596 ~ 0603 (2015. 09) |
한글내용
(Korean Abstract) |
개념망(Conceop Network)은 시멘틱 검색, 개인화 검색, 추천, 텍스트마이닝 기법의 개선 등에 필수적인 지식베이스이다. 최근 효과적인 개념망 구축에 의해 온톨로지를 기반으로 하여 개념의 표현을 확장시키는 연구가 활발하다. 이에 본 논문은 World Knowledge로 평가받고 있는 위키피디아 데이터를 ‘개념’ 집합의 원천으로 활용하여 3차원 텍스트 표현 모델 기반 개념망을 구축하는 기법을 제안한다. 사실상 개념들 간의 관계 정보는 시간의 흐름에 따라 변동하기 떄문에, 텍스트 문서로는 도출되는 ‘개념’은 개념들 간의 관계 정보는 시간의 흐름에 따라 변동하기 때문에, 텍스트 문서로부터 도출되는 ‘개념’은 Formal Concept Analysis 이론체계의 개념에 따르는 것이 바람직하다. 이를 위해 본 논문은 하나의 개념을 ‘단어’와 ‘문서’간의 2차원 행렬로 표현하여 문서집합에 잠재된 개념간의 연관망을 보다 정확하게 생성하게 한다.
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영문내용
(English Abstract) |
A concept network is an essential knowledge base for semantic search engines, personalized search systems, recommendation systems, and text mining. Recently, studies of extending concept representation using external ontology have been frequently conducted. We thus propose a new way of building 3-dimensional text model-based concept networks using the world knowledge-level Wikipedia ontology. In fact, it is desirable that ‘concepts’ derived from text documents are defined according to the theoretical framework of formal concept analysis, since relationships among concepts generally change over time. In this paper, concept networks hidden in a given document collection are extracted more reasonably by representing a concept as a term-by-document matrix.
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| 키워드(Keyword) |
개념망
텍스트 마이닝
위키피디아
텍스트 표현 모델
3차 텐서
텍스트 큐보이드
concept network
text mining
Wikipedia
text representation model
3-order tensor
text cuboid
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