발표용 슬라이드 분류를 위한 연관 지식 및 특성 기반 벡터공간 추출기법Proposing and validating vector space extraction methods based on external knowledge and slide features to identify each cluster

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발표용 슬라이드 문서는 교육, 회의 등의 다양하고 일반적인 상황에서 쓰이고 있다. 이처럼 폭발적으로 늘어나는 슬라이드 문서를 클러스터링하는 기술이 필요하다. 전통적인 클러스터링 연구들은 긴 문서에 국한되어 있다. 최근에는 짧은 문서를 클러스터링하는 연구들 또한 진행되고 있다. 하지만 슬라이드는 짧은 문서가 아닌 중요단어 기반의 함축적인 문서이다. 본 연구는 슬라이드를 분류하기 위해, 외부 연관 지식 및 슬라이드 고유 특성 기반의 벡터공간 추출 기법들을 제안한다. 슬라이드의 단어 분포를 분석한 후, 그 결과로부터 벡터공간 추출 기법들을 개발하였고, 각 벡터공간들 간의 EM-알고리즘 분류 결과를 비교하였다. 비교를 통해 외부 연관 지식 및 슬라이드 특성을 사용했을 때, 정밀도의 향상이 있다는 것을 검증하였다. 이는 슬라이드 환경에서 검색 및 추천하고자 할 때, 본 연구에서 제안하는 방법들을 활용하여 그 효과를 높일 수 있음을 보여준다.
Advisors
윤완철researcherYoon, Wan Chulresearcher
Description
한국과학기술원 :지식서비스공학과,
Publisher
한국과학기술원
Issue Date
2015
Identifier
325007
Language
kor
Description

학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 지식서비스공학과, 2015.2 ,[v, 42 p. :]

Keywords

발표용 슬라이드; 벡터공간 모델; 연관 지식; Presentation Slides; Vector Space Model; Related Knowledge

URI
http://hdl.handle.net/10203/206548
Link
http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=608649&flag=dissertation
Appears in Collection
IE-Theses_Master(석사논문)
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