데이터베이스 연구회지(SIGDB)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
대규모 문서집합에서 키워드 추출 기법 |
| 영문제목(English Title) |
Extracting Keywords from large numbers of Documents |
| 저자(Author) |
Putu Y. Kusmawan
권준호
Joonho Kwon
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 30 NO. 02 PP. 0003 ~ 0014 (2014. 08) |
한글내용
(Korean Abstract) |
인터넷을 통한 활동이 증가함에 따라, 디지털 텍스트 문서의 사용이 일반화되고 있다. 따라서 인터넷을 통해서 다양한 형식의 엄청난 수의 문서들을 이미 손쉽게 접할 수 있다. 이런 상황에서 주요한 도전 문제는 은 문서들을 빠르게 분석하고, 문서들을 더 좋은 형태로 표현을 하는 시스템을 개발하는 것이다. 이 논문은 많은 수의 문서들로부터 단어들 간의 연관 관계 분석을 통해 키워드를 추출하는 시스템을 제시한다. 단어들 간의 연관 검사는 출현 빈도, 인접 단어 간의 연관 관계, 이행 연관 관계 등을 고려하여 계산한다. 사용자의 문서에 대한 이해를 돕기 위하여, 그래프 구조를 사용하여 추출한 키워드간의 관계를 표현한다. 또한 큰 사이즈의 문서들을 처리할 수 있도록 맵/리듀스 프레임워크에 기반한 알고리즘을 제시한다. 실험 결과들은 제시한 기법이 많은 수의 문서로부터 효율적으로 키워드를 추출할 수 있음을 보였다. |
영문내용
(English Abstract) |
As the growing of Internet activity, the usage of digital text document is becoming popular. An enormous number of documents in various forms are now freely available over the Internet. The main challenge of this situation is to make a system which can be used to quickly analyse a large set of documents and express them in a better form of representation. In this paper, we propose a new technique to extract keywords from large set of documents by the word correlation analysis. This analysis method considers frequencies of words, correlation between adjacent words, transitive correlation between words in a document. Then, we represent them as a graph for providing a better visualization for the document. Moreover, we also make our technique scalable by implementing it using Map/Reduce algorithms. Experimental results shows that our method can effectively extract kewords from large sets of documents. |
| 키워드(Keyword) |
단어 연관 검사
키워드 추출
맵/리듀스
그래프 구조
Word Correlation Analysis
Keyword Extraction
Map/Reduce
Graph structure
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