바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

logo

  • P-ISSN1013-0799
  • E-ISSN2586-2073

새로운 주제 탐지를 통한 지식 구조 갱신에 관한 연구

A Study on Updating the Knowledge Structure Using New Topic Detection Methods

정보관리학회지, (P)1013-0799; (E)2586-2073
2005, v.22 no.1, pp.191-208
https://doi.org/10.3743/KOSIM.2005.22.1.191
김판준 (신라대학교)
정영미 (연세대학교)

  • 다운로드 수
  • 조회수

초록

새로운 주제의 탐지를 위한 여러 접근법들을 지식 구조 표현 방법 중 하나인 디스크립터의 부여 및 갱신 과정에 적용하였다. 새로운 주제 탐지는, 특히 특정 학문 분야에서 새로운 주제의 출현 및 성장으로 인하여 지식 구조상의 변화가 발생하는 경우에, 기존의 색인어로는 이를 표현할 수 없거나 표현상의 제한이 따르는 문제를 해결하는 데 응용할 수 있다. 실험 결과, 정보학 내에서 긍정적 측면의 변화가 발생한 것으로 식별된 신흥 주제들은 상당수가 서로 밀접하게 연관되어 있으면서 동시에 성장발전의 단계에 있는 주제임을 확인하였다. 또한, 새로운 주제 탐지를 통한 후보 디스크립터 리스트의 사용이 색인자의 색인작업을 지원하는 효율적인 도구가 될 수 있다는 가능성을 보여 주었다. 특히, 적절한 디스크립터의 선정과 부여를 위한 후보 디스크립터 리스트의 제공은 색인작업의 효율성과 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것이다.

Abstract

This study utilizes various approaches for new topic detection in the process of assigning and updating descriptors, which is a representation method of the knowledge structure. Particularly in the case of occurring changes on the knowledge structure due to the appearance and development of new topics in specific study areas, new topic detection can be applied to solving the impossibility or limitation of the existing index terms in representing subject concepts. This study confirms that the majority of newly developing topics in information science are closely associated with each other and are simultaneously in the phase of growth and development. Also, this study shows the possibility that the use of candidate descriptor lists generated by new topic detection methods can be an effective tool in assisting indexers. In particular, the provision of candidate descriptor lists to help assignment of appropriate descriptors will contribute to the improvement of the effectiveness and accuracy of indexing.

참고문헌

1

(2000.). 분류의 이해. , -.

2

(2004.). SPSS를 활용한 사회과학조사방법론. , -.

3

(2001). Topic Models for Summarization Novelty In Proceedings of the Workshop on Language Modeling in Information Retrieval. , 66-71.

4

(.[cited2004.4.5].). Novelty Track at IRIT-SIG In Proceeding of Ele- venth Text REtrieval Conference. , -11.

5

(2002). overview of the TREC 2002 Novelty Track In Pro- ceeding of Eleventh Text Retrieval Conference. , -11.

6

(2004). A Software Infrastructure for Research in Tex- tual Data Mining. , -.

7

(2002.). Natural Language Processing for Online Ap- plications Text Retrieval. , -.

8

(1995). A Novelty Detection Approach to Classification In Proceedings of the 14th International Conference on Artificial Intelligence. , 518-523.

9

(2003). A Survey of Emerging Trend Detection in Tex- tual Data Mining In Survey on text mining and retrieval. ed. by Michael W. Berry. New York. , -.

10

(2001). One- Class SVMs for Document Classifi- cation Journal of Machine Learning Research. , 139-154.

11

(2003). "Novelty Detection: A Review, Part I: Sta- tistical Approaches". (velty detection), -.

12

(s.2003). Novelty Detection in Learning Systems. , 157-.

13

(2001). Detecting Emerging Concepts in Textual Data Mining In Compu- tational Information Retrieval. ed. by Michael W. Berry. Philadelphia. , -.

14

Methodologies for Trend Detection in Textual Data Mining In Proceedings of the Textmine '02 Workshop Second SIAM International Conference on Data Mining.. , -.

15

The Principles and Practice of Nume- rical Classification. San Francisco. , -.

16

(trec2003[cited2004.9.20].). overview of the TREC 2003 Novelty Track In Proceedings of the Twelfth Text REtrieval Conference. , -.

17

(y.1999). An Evaluation of Sta- tistical Approaches to Text Categori- zation. , 69-90.

18

Novelty and Redundancy Detection in Adaptive Filtering In Proceedings of the 25th Annual International ACM SIGIR Confe- rence on Research an Development in Information Retrieval. , 81-88.

19

(2002). Novelty and Redundancy Detection in Adaptive Filtering In Proceedings of the 25th Annual International ACM SIGIR Confe- rence on Research an Development in Information Retrieval. , 81-88.

정보관리학회지