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복수의 문서 각각이 복수의 클러스터 중 어느 하나에 속하도록 분류하는 단계와, 상기 복수의 문서 내에 포함된 두 단어가 상기 복수의 클러스터 중 일부 클러스터에 편중되어 있는 정도를 나타내는 상호정보량(mutual information)을 계산하는 단계와,각 클러스터 별로, 하나의 클러스터 내에 포함된 단어가 상기 하나의 클러스터 내에 포함된 다른 단어와의 상기 상호정보량을 기초로, 상기 하나의 클러스터 내에 포함된 각 단어의 중요도(text rank)를 계산하는 단계를 포함하는클러스터 기반 키워드 산출 방법
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제1항에 있어서,상기 각 클러스터 별로, 상기 하나의 클러스터에 속하는 문서들을 소정의 단위로 구분하여, 상기 하나의 클러스터 내에 포함된 두 단어가 상기 소정의 단위 내에 함께 출현하는 정도를 나타내는 상호출현량(co-occurrence)을 계산하는 단계와,상기 각 클러스터 별로, 최대 신장 트리(maximum spanning tree) 알고리즘을 적용하여, 상기 하나의 클러스터 내의 모든 단어를 순환간선 없이 연결하되, 상기 연결된 단어간의 상호출현도 합이 최대가 되도록 연결하는 단계를 더 포함하고, 상기 각 단어의 중요도를 계산하는 단계는,상기 각 클러스터 별로, 상기 하나의 클러스터 내에 포함된 단어와 연결된 단어와의 상기 상호정보량을 기초로, 상기 각 클러스터 내에 포함된 각 단어의 중요도를 계산하는 단계를 포함하는클러스터 기반 키워드 산출 방법
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제1항에 있어서,상기 상호정보량은, 인 ( = p번째 클러스터, = 단어 가 p번째 클러스터에서 동시에 출현할 확률, = 모든 클러스터 중 단어 가 같은 클러스터에 있을 확률, = 전체 문서의 수 중 p번째 클러스터의 문서 수의 비율)클러스터 기반 키워드 산출 방법
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제3항에 있어서,상기 중요도는, ( = 클러스터 내에 포함된 단어, = 와 연결된 단어의 집합, = 상기 와 연결된 단어, = 와 연결된 단어의 집합,= 상기 와 연결된 단어, = 상호정보량, d = 최대 신장 트리에서 특정 단어의 중요도를 그 단어와 연결된 다른 단어들로 평가할 확률, , ) 의 수학식을 통해, 상기 각 클러스터 내에 포함된 모든 단어에 대한 초기 값을 소정의 값으로 설정 후, 상기 모든 단어들에 대하여 상기 계산하고, 상기 모든 단어들에 대한 값이 기 설정된 범위 이상 변하지 않을 때까지 반복 계산하여 구하는클러스터 기반 키워드 산출 방법
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제1항에 있어서,상기 복수의 문서에서 공통적으로 출현하는 빈도 수가 기 설정된 비율 이상인 단어를 제외하는 단계를 더 포함하는 클러스터 기반 키워드 산출 방법
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제5항에 있어서,상기 단어를 제외하는 단계는,( = 단어, N= 복수의 문서의 수, = 단어 가 출현한 문서의 수) 를 계산하여, 상기 ICF 값이 기 설정된 값 이하인 단어를 제외하는 단계를 포함하는 클러스터 기반 키워드 산출 방법
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클러스터 기반으로 키워드를 산출하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는, 복수의 문서 각각이 복수의 클러스터 중 어느 하나에 속하도록 분류하는 동작과, 상기 복수의 문서 내에 포함된 두 단어가 상기 복수의 클러스터 중 일부 클러스터에 편중되어 있는 정도를 나타내는 상호정보량(mutual information)을 계산하는 동작과,각 클러스터 별로, 하나의 클러스터 내에 포함된 단어가 상기 하나의 클러스터 내에 포함된 다른 단어와의 상기 상호정보량을 기초로, 상기 하나의 클러스터 내에 포함된 각 단어의 중요도(text rank)를 계산하는 동작을 수행하는클러스터 기반 키워드 산출 장치
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제7항에 있어서,상기 각 클러스터 별로, 상기 하나의 클러스터에 속하는 문서들을 소정의 단위로 구분하여, 상기 하나의 클러스터 내에 포함된 두 단어가 상기 소정의 단위 내에 함께 출현하는 정도를 나타내는 상호출현량(co-occurrence)을 계산하는 동작과,상기 각 클러스터 별로, 최대 신장 트리(maximum spanning tree) 알고리즘을 적용하여, 상기 하나의 클러스터 내의 모든 단어를 순환간선 없이 연결하되, 상기 연결된 단어간의 상호출현도 합이 최대가 되도록 연결하는 동작을 더 수행하고, 상기 각 단어의 중요도를 계산하는 동작은,상기 각 클러스터 별로, 상기 하나의 클러스터 내에 포함된 단어와 연결된 단어와의 상기 상호정보량을 기초로, 상기 각 클러스터 내에 포함된 각 단어의 중요도를 계산하는 동작을 포함하는클러스터 기반 키워드 산출 장치
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제7항에 있어서,상기 상호정보량은, 인 ( = p번째 클러스터, = 단어 가 p번째 클러스터에서 동시에 출현할 확률, = 모든 클러스터 중 단어 가 같은 클러스터에 있을 확률, = 전체 문서의 수 중 p번째 클러스터의 문서 수의 비율)클러스터 기반 키워드 산출 장치
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제9항에 있어서,상기 중요도는, ( = 클러스터 내에 포함된 단어, = 와 연결된 단어의 집합, = 상기 와 연결된 단어, = 와 연결된 단어의 집합,= 상기 와 연결된 단어, = 상호정보량, d = 최대 신장 트리에서 특정 단어의 중요도를 그 단어와 연결된 다른 단어들로 평가할 확률, , ) 의 수학식을 통해, 상기 각 클러스터 내에 포함된 모든 단어에 대한 초기 값을 소정의 값으로 설정 후, 상기 모든 단어들에 대하여 상기 계산하고, 상기 모든 단어들에 대한 값이 기 설정된 범위 이상 변하지 않을 때까지 반복 계산하여 구하는클러스터 기반 키워드 산출 장치
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제7항에 있어서,상기 복수의 문서에서 공통적으로 출현하는 빈도 수가 기 설정된 비율 이상인 단어를 제외하는 동작을 더 수행하는 클러스터 기반 키워드 산출 장치
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제11항에 있어서,상기 단어를 제외하는 동작은,( = 단어, N= 복수의 문서의 수, = 단어 가 출현한 문서의 수) 를 계산하여, 상기 ICF 값이 기 설정된 값 이하인 단어를 제외하는 동작을 포함하는 클러스터 기반 키워드 산출 장치
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제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법에 따른 각각의 단계를 프로세서가 수행하도록 하는 컴퓨터 판독 가능 기록매체에 저장된 프로그램
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제1항 내지 제6항 중 어느 한 항의 방법에 따른 각각의 단계를 프로세서가 수행하게 하는 명령어를 포함하는 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독 가능 기록매체
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