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2011³âµµ ÀÎÅͳÝÁ¤º¸ÇÐȸ Ãß°èÇмú¹ßÇ¥´ëȸ

Current Result Document :

ÇѱÛÁ¦¸ñ(Korean Title) A Collaborative Framework for Discovering the Organizational Structure of Social Networks Using NER Based on NLP
¿µ¹®Á¦¸ñ(English Title) A Collaborative Framework for Discovering the Organizational Structure of Social Networks Using NER Based on NLP
ÀúÀÚ(Author) Frank I. Elijorde   Jung-sik Lee   Jaewan Lee  
¿ø¹®¼ö·Ïó(Citation) VOL 12 NO. 02 PP. 0005 ~ 0006 (2011. 11)
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(Korean Abstract)
¿µ¹®³»¿ë
(English Abstract)
 Many methods had been developed to improve the accuracy of extracting information from a vast amount of data sources. Taking advantage of the methods' capabilities, we further extended its use by applying with it a number of natural language processing tasks such as named entity recognition, sentence extraction, and part of speech tagging. Our proposed method obtains texts from the web using a domain-specific data extraction agent. The derived text will be passed to the entity recognition agent to identify interesting entities such as persons, places, and organizations. The resulting associations are then used to visualize the hidden structure within the processed text. In this paper, we propose a framework for the extraction of information from unstructured data sources using the aforementioned Natural Language Processing tasks. We also report on the utilization of established techniques and tools that combine extraction and analysis of texts in the detection of possible organizational structures.
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