DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 이희진 | ko |
dc.contributor.author | 박종철 | ko |
dc.date.accessioned | 2013-03-13T02:54:18Z | - |
dc.date.available | 2013-03-13T02:54:18Z | - |
dc.date.created | 2013-01-07 | - |
dc.date.created | 2013-01-07 | - |
dc.date.created | 2013-01-07 | - |
dc.date.created | 2013-01-07 | - |
dc.date.issued | 2012-02 | - |
dc.identifier.citation | 한국컴퓨터정보학회논문지, v.17, no.2, pp.139 - 147 | - |
dc.identifier.issn | 1598-849X | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/104299 | - |
dc.description.abstract | 본 논문에서는 텍스트 마이닝을 통해 생물학 문헌에서 분자 수준의 사건(event) 정보를 자동으로 추출하고, 이들 사건 정보를 기반으로 새로운 생물학 지식을 자동 추론하는 텍스트 마이닝 - 추론 통합 구조의 시스템을 다룬다. 이러한 통합 구조의 지식 발견 시스템은 미리 추출되어 데이터베이스에 등록된 정보만을 입력으로 사용하는 시스템들에 비하여 최신 정보를 보다 빨리 사용할 수 있고, 미리 정의된 형식 이외의 다양한 정보를 사용할 수 있다는 장점이 있다. 반면, 텍스트 마이닝 정보 추출 결과를 그대로 사용하기 때문에 텍스트 마이닝 모듈(module)의 성능에 따라 전체 시스템의 효용성이 크게 저하될 수도 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 확률 기반 필터링(filtering) 방법을 제안하여, 텍스트 마이닝 결과 중 양성 오류(false positive)를 효과적으로 제거함으로써 전체 지식 발견 시스템의 정확도 및 효용성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안한 확률 기반 필터링 방법은 기준(baseline) 방법으로 사용된 횟수 기반 필터링 방법보다 높은 성능을 보였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국컴퓨터정보학회 | - |
dc.title | 텍스트 마이닝 및 자동 추론 기반 생물학 지식 발견 시스템을 위한 확률 기반 필터링 | - |
dc.title.alternative | Probabilistic filtering for a biological knowledge discovery system with text mining and automatic | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 17 | - |
dc.citation.issue | 2 | - |
dc.citation.beginningpage | 139 | - |
dc.citation.endingpage | 147 | - |
dc.citation.publicationname | 한국컴퓨터정보학회논문지 | - |
dc.identifier.kciid | ART001636292 | - |
dc.contributor.localauthor | 박종철 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 이희진 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 지식 추론 시스템 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 텍스트 마이닝 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자동 추론 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 확률 기반 필터링 | - |
dc.subject.keywordAuthor | knowledge discovery system | - |
dc.subject.keywordAuthor | text mining | - |
dc.subject.keywordAuthor | automatic inference | - |
dc.subject.keywordAuthor | probabilistic filtering | - |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.