KR101541306B1 - 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법, 이를 수행하는 중요 키워드 추출 서버 및 이를 저장하는 기록매체 - Google Patents

컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법, 이를 수행하는 중요 키워드 추출 서버 및 이를 저장하는 기록매체 Download PDF

Info

Publication number
KR101541306B1
KR101541306B1 KR1020130136564A KR20130136564A KR101541306B1 KR 101541306 B1 KR101541306 B1 KR 101541306B1 KR 1020130136564 A KR1020130136564 A KR 1020130136564A KR 20130136564 A KR20130136564 A KR 20130136564A KR 101541306 B1 KR101541306 B1 KR 101541306B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
words
user
keyword
word
importance
Prior art date
Application number
KR1020130136564A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150054300A (ko
Inventor
이신태
김현표
김재만
윤선민
윤초롱
장유진
정인철
지태창
Original Assignee
주식회사 엘지씨엔에스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 엘지씨엔에스 filed Critical 주식회사 엘지씨엔에스
Priority to KR1020130136564A priority Critical patent/KR101541306B1/ko
Priority to US14/516,449 priority patent/US10055408B2/en
Priority to CN201410642592.7A priority patent/CN104636415B/zh
Publication of KR20150054300A publication Critical patent/KR20150054300A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101541306B1 publication Critical patent/KR101541306B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/951—Indexing; Web crawling techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/93—Document management systems

Abstract

본 발명은 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법에 관한 것으로, 입력된 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들 각각에 대한 상대 중요도를 산출하는 단계, 상기 단어들 각각을 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 비교하고 상기 단어들 중 적어도 하나에 상기 사용자 정의 키워드의 가중치를 반영하여 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계 및 상기 단어들 중 적어도 하나의 단어를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다. 따라서 적어도 하나의 문서에서 사용자 정의 키워드를 효율적으로 검출할 수 있다.

Description

컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법, 이를 수행하는 중요 키워드 추출 서버 및 이를 저장하는 기록매체{COMPUTER ENABLED METHOD OF IMPORTANT KEYWORD EXTRACTION, SERVER PERFORMING THE SAME AND STORAGE MEDIA STORING THE SAME}
본 발명은 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 적어도 하나의 문서에서 사용자 정의 키워드를 효율적으로 검출할 수 있는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법, 이를 수행하는 중요 키워드 추출 서버 및 이를 저장하는 기록매체에 관한 것이다.
키워드 분석은 유형 정합(Pattern Matching) 기법을 사용하여 문장의 내용을 분석하는 기술로, 분석가의 주관적인 경험을 바탕으로 선정된 키워드를 생성해 두고 대상 문서에 있는 검색어와 매칭시켜 키워드를 분석할 수 있다. 특정 키워드는 키워드 분석을 통해 대상 문서에서의 중요도가 결정되어 다른 키워드에 대한 대상 문서에서의 중요도와 비교될 수 있다.
한국등록특허 제10-1117173호는 사용자 단말 장치로부터 순차적으로 수신되는 다수의 검색 키워드에 기초하여 연관 검색 키워드를 추출할 수 있는 키워드 추출 방법, 시스템 및 기록매체를 개시한다. 이러한 키워드 추출 방법은 사용자의 검색 의사에 보다 적합한 연관 검색 키워드를 제공할 수 있고, 연관 검색 키워드에 대한 사용자의 활용도를 향상시킬 수 있다.
한국등록특허 제10-1308821호는 검색 대상 웹 사이트에서 명사인 제품명과 회사명을 추출하여 해당 웹 사이트의 제품 및 회사 특성에 가장 부합하는 단어를 키워드로 선정할 수 있는 검색 엔진용 키워드 추출 시스템 및 추출 방법을 개시한다. 이러한 추출 방법은 검색 엔진의 검색 특성과 최적화된 결합을 서비스할 수 있다.
키워드 분석은 분석가가 주관적으로 중요하다고 생각하는 단어를 키워드로 선정하고 있기 때문에 대상 문서에서 실제로 중요한 의미를 갖는 키워드를 반영하지 못할 수 있다.
한국등록특허 제10-1117173호 한국등록특허 제10-1308821호
본 발명의 일 실시예는 적어도 하나의 문서에서 사용자 정의 키워드를 효율적으로 검출할 수 있는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 적어도 하나의 문서에서 검출되는 사용자 정의 키워드에 대한 상대 중요도를 결정할 수 있는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법을 제공하고자 한다.
본 발명의 일 실시예는 사용자 정의 키워드에 대한 중요도를 기초로 적어도 하나의 키워드 리스트를 제공할 수 있는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법을 제공하고자 한다.
실시예들 중에서, 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법은 입력된 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들 각각에 대한 상대 중요도를 산출하는 단계, 상기 단어들 각각을 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 비교하고 상기 단어들 중 적어도 하나에 상기 사용자 정의 키워드의 가중치를 반영하여 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계 및 상기 단어들 중 적어도 하나의 단어를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 상대 중요도를 산출하는 단계는 특정 문서에서 검출되는 특정 단어의 개수와 상기 적어도 하나의 문서에서 검출되는 전체 단어의 개수 간의 산술연산을 통해 특정 문서에서 검출되는 특정 단어에 대한 중요도를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 상대 중요도를 산출하는 단계는 상기 적어도 하나의 문서 중에서 상기 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 개수와 상기 적어도 하나의 문서의 개수 간의 산술연산을 통해 상기 적어도 하나의 문서에서 상기 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 비율을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 상대 중요도를 산출하는 단계는 상기 특정 문서에서 검출되는 특정 단어에 대한 중요도와 상기 적어도 하나의 문서에서 상기 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 비율 간의 산술연산을 통해 상기 단어에 대한 상대 중요도를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 문서들에 포함된 형태소를 분석하는 단계 및 상기 형태소 분석 결과에 기초하여, 명사를 포함하는 상기 단어들을 추출하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 명사는 일반 명사, 고유 명사 및 복합 명사를 포함할 수 있다.
상기 단어들을 추출하는 단계는 상기 추출된 단어들 각각에 대한 특정 문서 내의 비중을 산출하여 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 적어도 하나의 사용자 정의 키워드는 복수의 키워드들로 구성된 그룹 키워드를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는 데이터베이스로부터 상기 단어들 중 상기 사용자 정의 키워드와 일치하는 단어를 검색하는 단계 및 상기 데이터베이스로부터 상기 사용자 정의 키워드와 일치하는 단어에 대한 상기 가중치를 검색하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는 상기 사용자로부터 상기 사용자 정의 키워드와 상기 사용자 정의 키워드의 가중치를 수신하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는 상기 사용자 정의 키워드에 대한 상대 중요도를 산출하여 상기 사용자 정의 키워드의 가중치를 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는 상기 검출되는 단어들 중에서 상기 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 유사한 유사 단어를 검출하여 임시 기억 장치에 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는 상기 추출된 단어들의 자음을 기초로 키워드 데이터베이스를 검색하여 상기 단어들 각각과 상기 적어도 하나의 사용자 정의 키워드를 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 단어들 중 상기 상대 중요도가 높은 단어들을 일부 결정하는 단계를 더 포함하고, 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는 상기 상대 중요도가 높은 단어들의 일부를 상기 사용자 정의 키워드와 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 상기 적어도 하나의 단어를 사용자에게 제공하는 단계는 상기 사용자로부터 요청하는 단어의 개수를 수신하는 단계 및 상기 요청하는 단어의 개수만큼 상기 적어도 하나의 단어를 제공하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들 중에서, 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 서버는 입력된 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들 각각에 대한 상대 중요도를 산출하는 상대 중요도 산출부, 상기 단어들 각각을 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 비교하고 상기 단어들 중 적어도 하나에 상기 사용자 정의 키워드의 가중치를 반영하여 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단어 중요도 결정부 및 상기 단어들 중 적어도 하나의 단어를 상기 사용자에게 제공하는 키워드 제공부를 포함한다.
일 실시예에서, 상기 문서들에 포함된 형태소를 분석하고, 상기 형태소 분석 결과에 기초하여, 명사를 포함하는 상기 단어들을 추출하는 단어 추출부를 더 포함할 수 있다.
실시예들 중에서, 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 저장하는 기록매체는 입력된 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들 각각에 대한 상대 중요도를 산출하는 기능, 상기 단어들 각각을 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 비교하고 상기 단어들 중 적어도 하나에 상기 사용자 정의 키워드의 가중치를 반영하여 상기 단어들의 중요도를 결정하는 기능 및 상기 단어들 중 적어도 하나의 단어를 상기 사용자에게 제공하는 기능을 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법은 적어도 하나의 문서에서 사용자 정의 키워드를 효율적으로 검출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법은 적어도 하나의 문서에서 검출되는 사용자 정의 키워드에 대한 상대 중요도를 결정할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법은 사용자 정의 키워드에 대한 중요도를 기초로 적어도 하나의 키워드 리스트를 제공할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 중요 키워드 추출 시스템을 설명하는 블록도이다.
도 2는 도 1에 있는 중요 키워드 추출 서버를 설명하는 블록도이다.
도 3은 도 1에 있는 중요 키워드 추출 서버에서 수행되는 중요 키워드 추출 과정을 설명하는 순서도이다.
도 4는 도 1에 있는 중요 키워드 추출 서버에 수신되는 사용자 정의 키워드를 설명하는 도면이다.
도 5는 도 1에 있는 중요 키워드 추출 서버에서 산출되는 형태소에 대한 상대 중요도를 예시한 도면이다.
도 6은 도 1에 있는 중요 키워드 추출 서버에서 결정되는 형태소의 중요도를 예시한 도면이다.
도 7은 도 1에 있는 중요 키워드 추출 서버에서 제공하는 키워드 목록을 예시한 도면이다.
본 발명에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 본 발명의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 본 발명의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 발명에서 제시된 목적 또는 효과는 특정 실시예가 이를 전부 포함하여야 한다거나 그러한 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 본 발명의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.
"제1", "제2" 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위한 것으로, 이들 용어들에 의해 권리범위가 한정되어서는 아니 된다. 예를 들어, 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어"있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결될 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어"있다고 언급된 때에는 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 한편, 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다"또는 "가지다" 등의 용어는 실시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이며, 하나 또는 그 이상의 다른 특징이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
각 단계들에 있어 식별부호(예를 들어, a, b, c 등)는 설명의 편의를 위하여 사용되는 것으로 식별부호는 각 단계들의 순서를 설명하는 것이 아니며, 각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않는 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.
본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현될 수 있고, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한, 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 중요 키워드 추출 시스템을 설명하는 블록도이다.
도 1을 참조하면, 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 시스템(100)은 중요 키워드 추출 서버(110) 및 사용자 단말(120)을 포함한다.
중요 키워드 추출 서버(110)는 온라인 네트워크 환경을 통하여 적어도 하나의 사용자 단말(120)로부터 사용자 정의 키워드를 수신할 수 있다. 여기에서, 중요 키워드 추출 서버(110)는 단일 컴퓨팅 장치로 제한되지 않고 분산 처리 가능한 복수의 컴퓨팅 장치들로서 구현될 수 있다.
중요 키워드 추출 서버(110)는 적어도 하나의 문서에서 단어들을 검출하여 단어들 각각의 중요도를 결정하고, 단어들 각각의 중요도에 따라 단어들 중 적어도 하나의 단어를 적어도 하나의 사용자 단말(120)에 제공할 수 있다.
사용자 단말(120)은 네트워크를 통해 중요 키워드 추출 서버(110)와 연결될 수 있다. 예를 들어, 사용자 단말(120)은 중앙처리장치와 메모리 장치 및 입출력 수단을 구비한 PC, 스마트폰, PDA(Personal Digital Assistant), 태블릿 PC와 같은 컴퓨팅 장치에 해당할 수 있다.
사용자 단말(120)은 중요 키워드 추출 서버(110)에 접속하거나 또는 통신을 유지하여 중요 키워드 추출 서버(110)로부터 상대 중요도가 높은 적어도 하나의 단어를 제공받을 수 있다. 사용자 단말(120)은 입력 수단을 통해 입력된 사용자의 입력을 중요 키워드 추출 서버(110)에 제공하고, 그에 대한 응답을 출력할 수 있다.
도 2는 도 1에 있는 중요 키워드 추출 서버를 설명하는 블록도이다.
도 2를 참조하면, 중요 키워드 추출 서버(110)는 상대 중요도 산출부(210), 단어 중요도 결정부(220), 키워드 제공부(230), 단어 추출부(240), 및 제어부(250)를 포함한다.
상대 중요도 산출부(210)는 입력된 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들 각각에 대한 상대 중요도를 산출한다.
상대 중요도 산출부(210)는 사용자로부터 적어도 하나의 문서에 대한 정보를 수신할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 문서는 광고, 제품 등에 관한 정보를 포함하고 있는 블로그, 홈페이지, 카페, 트위터 등에 해당할 수 있다.
상대 중요도 산출부(210)는 특정 문서에서 검출되는 특정 단어의 개수와 적어도 하나의 문서에서 검출되는 전체 단어의 개수 간의 산술연산을 통해 특정 문서에서 검출되는 특정 단어에 대한 중요도를 결정할 수 있다. 특정 문서에서 검출되는 특정 단어에 대한 중요도는 특정 문서에서 검출되는 특정 단어의 개수를 적어도 하나의 문서에서 검출되는 전체 단어의 개수로 나눈 값으로 결정될 수 있다.
상대 중요도 산출부(210)는 적어도 하나의 문서 중에서 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 개수와 적어도 하나의 문서의 개수 간의 산술연산을 통해 적어도 하나의 문서에서 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 비율을 결정할 수 있다. 적어도 하나의 문서에서 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 비율은 적어도 하나의 문서 중에서 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 개수를 적어도 하나의 문서의 개수로 나눈 값으로 결정될 수 있다.
상대 중요도 산출부(210)는 특정 문서에서 검출되는 특정 단어에 대한 중요도와 적어도 하나의 문서에서 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 비율 간의 산술연산을 통해 단어에 대한 상대 중요도를 산출할 수 있다. 단어에 대한 상대 중요도는 특정 문서에서 검출되는 특정 단어에 대한 중요도를 적어도 하나의 문서에서 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 비율로 나눈 값으로 결정될 수 있다.
단어 중요도 결정부(220)는 단어들 각각을 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 비교하고 단어들 중 적어도 하나에 사용자 정의 키워드의 가중치를 반영하여 단어들의 중요도를 결정한다.
단어 중요도 결정부(220)는 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들 중에서 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 유사한 유사 단어를 검출하여 임시 기억 장치에 저장할 수 있다. 예를 들어, 임시 기억 장치는 사용자로부터 수신한 적어도 하나의 문서에서 검출된 적어도 하나의 유사 단어를 저장하고 있다가 일정 시간이 지나면 적어도 하나의 유사 단어를 모두 삭제할 수 있다. 다른 예를 들어, 임시 기억 장치는 사용자로부터 수신한 적어도 하나의 문서에서 검출된 적어도 하나의 유사 단어를 저장하고 있다가 다른 적어도 하나의 문서를 수신하면 적어도 하나의 유사 단어를 모두 삭제할 수 있다.
단어 중요도 결정부(220)는 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들의 자음을 기초로 키워드 데이터베이스를 검색하여 단어들 각각과 적어도 하나의 사용자 정의 키워드를 비교할 수 있다. 단어 중요도 결정부(220)는 단어의 자음을 기초로 키워드 데이터베이스를 검색함으로써 검색 시간을 감소시킬 수 있다.
일 실시예에서, 단어 중요도 결정부(220)는 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어가 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 포함되지 않으면 상대 중요도 산출부(210)에서 산출된 단어에 대한 상대 중요도를 단어의 중요도로 결정할 수 있다.
단어 중요도 결정부(220)는 사용자로부터 수신한 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 따라 가중치를 부여한다. 여기에서, 가중치는 0 이상의 소수로 구현될 수 있다.
일 실시예에서, 단어 중요도 결정부(220)는 사용자로부터 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 가중치를 수신하고 적어도 하나의 사용자 정의 키워드를 가나다순으로 정렬하여 적어도 하나의 사용자 정의 키워드 및 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 가중치를 키워드 데이터베이스에 저장할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 단어 중요도 결정부(220)는 사용자로부터 적어도 하나의 사용자 정의 키워드를 수신하면 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 상대 중요도를 분석하여 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 가중치를 결정하고 적어도 하나의 사용자 정의 키워드를 가나다순으로 정렬하여 적어도 하나의 사용자 정의 키워드 및 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 가중치를 키워드 데이터베이스에 저장할 수 있다.
단어 중요도 결정부(220)는 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 가중치 범위를 설정하여, 사용자로부터 수신한 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 가중치가 설정된 가중치 범위 내에 있는지 판단할 수 있다. 단어 중요도 결정부(220)는 사용자로부터 수신한 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 가중치가 설정된 가중치 범위 내에 있지 않으면 해당 가중치를 조절하여 해당 가중치가 설정된 가중치 범위 내에 존재하도록 할 수 있다.
일 실시예에서, 적어도 하나의 사용자 정의 키워드는 하나의 키워드로 구성된 단일 키워드 및 복수의 키워드들로 구성된 그룹 키워드 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 단일 키워드는 [특허, 자바, 이벤트, 키워드]를 포함할 수 있고, 그룹 키워드는 [클래식 음악, 시험 일정, 노래 가사]를 포함할 수 있다.
키워드 제공부(230)는 단어들의 중요도에 따라 결정된 키워드를 사용자에게 제공한다. 키워드 제공부(230)는 단어들의 중요도에 따라 결정된 키워드 목록을 사용자에게 제공할 수 있다. 여기에서, 키워드 제공부(230)는 단어의 중요도에 따라 단어를 정렬하여 키워드 목록으로 제공할 수 있다.
키워드 제공부(230)는 사용자로부터 요청하는 단어의 개수를 수신하여 요청하는 단어의 개수만큼 적어도 하나의 단어를 사용자에게 제공할 수 있다.
단어 추출부(240)는 적어도 하나의 문서에 포함된 형태소를 분석하고, 형태소 분석 결과에 기초하여, 명사를 포함하는 단어들을 추출한다. 여기에서, 명사는 일반 명사, 고유 명사 또는 복합 명사 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예에서, 단어 추출부(240)는 형태소 분석기를 통해 적어도 하나의 문서에서 형태소를 분석할 수 있다. 예를 들어, 단어 추출부(240)는 어휘 형태소와 문법 형태소를 기초로 형태소를 분석할 수 있다. 어휘 형태소는 개별적인 뜻이 사전에 나와 있는 형태소로, 예를 들어, “엄만 나만 너무 미워해” 에서 어휘 형태소는 [엄마], [나], [너무], [미워]로 분석될 수 있다. 문법 형태소는 그 뜻이 특정 단어의 뜻을 보조하거나, 특정 단어에 주격, 목적격 같은 자격을 주거나, 관형어 자리에 들어가게 만들거나, 동사나 형용사를 명사로 바꾸어 주거나 또는 과거를 나타내는 문법적인 형태소로, 예를 들어, “엄만 나만 너무 미워해”에서 문법 형태소는 [ㄴ], [만], [해]로 분석될 수 있다.
단어 추출부(240)는 적어도 하나의 문서에서 추출된 단어들을 데이터베이스에 저장할 수 있다. 데이터베이스는 단어들 각각 및 단어들 각각이 추출된 문서에 대한 정보를 연관하여 저장할 수 있다. 데이터베이스는 키워드 데이터베이스와 물리적으로 구분될 수 있다.
제어부(250)는 중요 키워드 추출 서버(110)의 전체적인 동작을 제어하고, 상대 중요도 산출부(210), 단어 중요도 결정부(220), 키워드 제공부(230) 및 단어 추출부(240) 간의 제어 흐름 또는 데이터 흐름을 제어할 수 있다.
도 3은 도 1에 있는 중요 키워드 추출 서버에서 수행되는 중요 키워드 추출 과정을 설명하는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 단어 추출부(240)는 적어도 하나의 문서에 포함된 형태소를 분석하고, 형태소 분석 결과에 기초하여, 명사를 포함하는 단어들을 추출한다(단계 S301 및 단계 S302).
상대 중요도 산출부(210)는 입력된 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들 각각에 대한 상대 중요도를 산출한다(단계 S303).
일 실시예에서, 상대 중요도 산출부(210)는 입력된 적어도 하나의 문서에서 특정 문서에서 검출되는 특정 단어의 개수와 입력된 적어도 하나의 문서에서 검출되는 전체 단어의 개수 간의 산술연산을 통해 특정 문서에서 검출되는 특정 단어에 대한 중요도를 결정할 수 있다. 예를 들어, 문서1에서 검출되는 [특허]에 대한 중요도는 문서1에서 검출되는 [특허]의 개수가 5, 적어도 하나의 문서에서 검출되는 전체 단어의 개수가 5125이면 약 0.0009756(5/5125)로 결정될 수 있다.
상대 중요도 산출부(210)는 적어도 하나의 문서 중에서 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 개수와 적어도 하나의 문서의 개수 간의 산술연산을 통해 적어도 하나의 문서에서 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 비율을 결정할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 문서에서 [특허]를 포함하는 특정 문서의 비율은 적어도 하나의 문서 중에서 [특허]를 포함하는 특정 문서의 개수가 4, 적어도 하나의 문서의 개수가 10이면 0.25(4/10)로 결정될 수 있다.
상대 중요도 산출부(210)는 특정 문서에서 검출되는 특정 단어에 대한 중요도와 적어도 하나의 문서에서 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 비율 간의 산술연산을 통해 단어에 대한 상대 중요도를 산출할 수 있다. 예를 들어, [특허]에 대한 상대 중요도는 문서1에서 검출되는 [특허]에 대한 중요도가 약 0.0009756, 적어도 하나의 문서에서 [특허]를 포함하는 특정 문서의 비율이 0.25이면 약 0.003902(0.0009756/0.25)로 결정될 수 있다.
도 5의 (a)는 문서1, 문서2, 문서3,…, 문서10 각각에 포함된 [특허], [키워드], [이벤트], [측정], [대한민국], [자바], [은행], [서울]에 대한 상대 중요도를 예시한 도면이고, 도 5의 (b)는 적어도 하나의 문서에서 [특허], [키워드], [이벤트], [측정], [대한민국], [자바], [은행], [서울] 각각에 대한 상대 중요도를 예시한 도면으로, 상대 중요도 산출부(210)는 [b] 방향으로 문서1, 문서2, 문서3,…, 문서10 각각에 포함된 [특허]에 대한 상대 중요도를 더하면 적어도 하나의 문서에서 [특허]에 대한 상대 중요도를 산출할 수 있고, [b] 방향으로 문서1, 문서2, 문서3,…, 문서10 각각에 포함된 [키워드]에 대한 상대 중요도를 더하면 적어도 하나의 문서에서 [키워드]에 대한 상대 중요도를 산출할 수 있고,…, [b] 방향으로 문서1, 문서2, 문서3,…, 문서10 각각에 포함된 [서울]에 대한 상대 중요도를 더하면 적어도 하나의 문서에서 [서울]에 대한 상대 중요도를 산출할 수 있다.
단어 중요도 결정부(220)는 상대 중요도가 높은 상위 몇 개의 단어들 각각을 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 비교한다(단계 S304).
단어 중요도 결정부(220)는 단어들 중 적어도 하나와 적어도 하나의 사용자 정의 키워드가 일치하면, 키워드 데이터베이스에 저장된 단어들 중 적어도 하나에 사용자 정의 키워드의 가중치를 요청/반영하여 단어들의 중요도를 결정한다(단계 S305 및 단계 S306).
도 6에서, 단어 중요도 결정부(220)는 적어도 하나의 문서에서 검출된 단어 [특허], [키워드], [이벤트], [측정], [대한민국], [자바], [은행], [서울]에 대한 상대 중요도와 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 포함된 [특허], [자바], [이벤트], [키워드]에 대한 가중치를 산술연산(예를 들어, 곱하기)하여 단어 [특허], [키워드], [이벤트], [측정], [대한민국], [자바], [은행], [서울]의 중요도를 결정할 수 있다.
일 실시예에서, 중요 키워드 추출 시스템(100)은 사용자로부터 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 가중치를 수신하고 적어도 하나의 사용자 정의 키워드를 가나다순으로 정렬하여 적어도 하나의 사용자 정의 키워드 및 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 가중치를 키워드 데이터베이스에 저장할 수 있다. 예를 들어, 도 4에서, 단어 중요도 결정부(220)는 사용자로부터 [특허, 자바, 이벤트, 키워드]와 가중치 [1.3, 1.7, 1.1, 0.7]를 수신하면 [특허, 자바, 이벤트, 키워드]를 가나다순(a)으로 정렬하여 [이벤트, 자바, 키워드, 특허]와 [이벤트, 자바, 키워드, 특허] 각각에 대응하는 가중치 [1.1, 1.7, 0.7, 1.3]를 키워드 데이터베이스에 저장할 수 있다.
다른 일 실시예에서, 중요 키워드 추출 시스템(100)은 사용자로부터 적어도 하나의 사용자 정의 키워드를 수신하면 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 상대 중요도를 분석하여 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 가중치를 결정하고 적어도 하나의 사용자 정의 키워드를 가나다순으로 정렬하여 적어도 하나의 사용자 정의 키워드 및 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 가중치를 키워드 데이터베이스에 저장할 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 사용자 정의 키워드에 대한 중요도는 과거에 많이 검출되었던 단어를 기초로 결정되거나 또는 사용자의 목적을 기초로 결정될 수 있다.
일 실시예에서, 단어 중요도 결정부(220)는 적어도 하나의 문서에서 검출된 단어에 대한 사전적 의미를 분석하여 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 유사한 유사 단어를 검출할 수 있다. 예를 들어, 단어 중요도 결정부(220)는 적어도 하나의 사용자 정의 키워드가 [키워드]에 해당하면, 적어도 하나의 문서에서 검출된 단어에 대한 사전적 의미를 분석하여 [키워드]와 유사한 [핵심 용어]를 유사 단어로 검출할 수 있다.
단어 중요도 결정부(220)는 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들의 자음을 기초로 키워드 데이터베이스를 검색하여 단어들 각각과 적어도 하나의 사용자 정의 키워드를 비교할 수 있다. 예를 들어, 단어 중요도 결정부(220)는 적어도 하나의 사용자 정의 키워드 [이벤트], [자바], [키워드], [특허]가 키워드 데이터베이스에 저장되어 있고, 적어도 하나의 문서에서 단어 [특허, 키워드, 이벤트, 측정, 대한민국, 자바, 은행, 서울]가 검출되면 [특허]의 자음 [ㅌ]을 기초로 키워드 데이터베이스를 검색하여 단어 [특허]의 포함 여부를 결정할 수 있다.
키워드 제공부(230)는 단어들의 중요도에 따라 결정된 단어들 중 적어도 하나의 단어를 사용자에게 제공한다(단계 S307).
키워드 제공부(230)는 사용자로부터 요청하는 단어의 개수를 수신하여 요청하는 단어의 개수만큼 적어도 하나의 단어를 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 도 7의 (a)에서, 키워드 제공부(230)는 사용자로부터 단어 5개를 수신하면 단어의 중요도가 높은 5개의 단어 [측정], [키워드], [은행], [특허], [대한민국]을 사용자에게 제공할 수 있다. 도 7의 (b)에서, 키워드 제공부(230)는 사용자에 의해 키워드 목록에 있는 단어 [측정]의 우측에 형성된 도형(여기에서, 도형(701)은 활성화된 도형으로 유사 단어가 존재하고, 도형(702)는 비활성화된 도형으로 유사 단어가 존재하지 않음)이 클릭되면 [측정]과 유사한 유사 단어인 [계측], [관측], [측량]을 콤보 박스(710)로 제공할 수 있다. 도 7의 (c)에서, 키워드 제공부(230)는 사용자에 의해 키워드 목록에 있는 단어 [측정]의 우측에 형성된 도형이 클릭되면 [측정]이 검출된 적어도 하나의 문서에 대한 정보를 콤보 박스(720)로 제공할 수 있다.
상기에서는 본 출원의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 출원을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 중요 키워드 추출 시스템
110: 중요 키워드 추출 서버
120: 사용자 단말
210: 상대 중요도 산출부
220: 단어 중요도 결정부
230: 키워드 제공부
240: 단어 추출부
250: 제어부

Claims (18)

  1. 입력된 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들 각각에 대한 상대 중요도를 산출하는 단계;
    상기 단어들 각각을 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 비교하고 상기 단어들 중 적어도 하나에 상기 사용자 정의 키워드의 가중치를 반영하여 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계; 및
    상기 단어들 중 적어도 하나의 단어를 상기 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 상대 중요도를 산출하는 단계는
    특정 문서에서 검출되는 특정 단어의 개수와 상기 적어도 하나의 문서에서 검출되는 전체 단어의 개수 간의 산술연산을 통해 특정 문서에서 검출되는 특정 단어에 대한 중요도를 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  3. 제2항에 있어서, 상기 상대 중요도를 산출하는 단계는
    상기 특정 단어에 대한 중요도를 결정하기 전, 상기 특정 단어에 대한 중요도를 결정한 후 또는 상기 특정 단어에 대한 중요도를 결정하는 동시에 상기 적어도 하나의 문서 중에서 상기 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 개수와 상기 적어도 하나의 문서의 개수 간의 산술연산을 통해 상기 적어도 하나의 문서에서 상기 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 비율을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 상대 중요도를 산출하는 단계는
    상기 특정 단어에 대한 중요도를 결정하고 상기 특정 문서의 비율을 결정하면, 상기 특정 문서에서 검출되는 특정 단어에 대한 중요도와 상기 적어도 하나의 문서에서 상기 특정 단어를 포함하는 특정 문서의 비율 간의 산술연산을 통해 상기 단어에 대한 상대 중요도를 산출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 상대 중요도를 산출하기 전에, 상기 문서들에 포함된 형태소를 분석하는 단계; 및
    상기 형태소 분석 결과에 기초하여, 명사를 포함하는 상기 단어들을 추출하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 명사는
    일반 명사, 고유 명사 및 복합 명사를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  7. 제5항에 있어서, 상기 단어들을 추출하는 단계는
    상기 추출된 단어들 각각에 대한 특정 문서 내의 비중을 산출하여 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 사용자 정의 키워드는
    복수의 키워드들로 구성된 그룹 키워드를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  9. 제1항에 있어서, 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는
    데이터베이스로부터 상기 단어들 중 상기 사용자 정의 키워드와 일치하는 단어를 검색하는 단계; 및
    상기 데이터베이스로부터 상기 사용자 정의 키워드와 일치하는 단어에 대한 상기 가중치를 검색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는
    상기 사용자 정의 키워드와 일치하는 단어를 검색하기 전에, 상기 사용자로부터 상기 사용자 정의 키워드와 상기 사용자 정의 키워드의 가중치를 수신하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  11. 제1항에 있어서, 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는
    상기 사용자 정의 키워드에 대한 상대 중요도를 산출하여 상기 사용자 정의 키워드의 가중치를 데이터베이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  12. 제1항에 있어서, 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는
    상기 검출되는 단어들 중에서 상기 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 유사한 유사 단어를 검출하여 임시 기억 장치에 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  13. 제5항에 있어서, 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는
    상기 추출된 단어들의 자음을 기초로 키워드 데이터베이스를 검색하여 상기 단어들 각각과 상기 적어도 하나의 사용자 정의 키워드를 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들 각각에 대한 상대 중요도를 산출하면 상기 단어들 중 상기 상대 중요도가 높은 단어들을 일부 결정하는 단계를 더 포함하고,
    상기 단어들의 중요도를 결정하는 단계는
    상기 상대 중요도가 높은 단어들의 일부를 상기 사용자 정의 키워드와 비교하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  15. 제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 단어를 사용자에게 제공하는 단계는
    상기 사용자로부터 요청하는 단어의 개수를 수신하는 단계; 및
    상기 요청하는 단어의 개수만큼 상기 적어도 하나의 단어를 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법.
  16. 입력된 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들 각각에 대한 상대 중요도를 산출하는 상대 중요도 산출부;
    상기 단어들 각각을 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 비교하고 상기 단어들 중 적어도 하나에 상기 사용자 정의 키워드의 가중치를 반영하여 상기 단어들의 중요도를 결정하는 단어 중요도 결정부; 및
    상기 단어들 중 적어도 하나의 단어를 상기 사용자에게 제공하는 키워드 제공부를 포함하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 서버.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 문서들에 포함된 형태소를 분석하고, 상기 형태소 분석 결과에 기초하여, 명사를 포함하는 상기 단어들을 추출하는 단어 추출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 서버.
  18. 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 저장하는 기록매체에 있어서,
    입력된 적어도 하나의 문서에서 검출되는 단어들 각각에 대한 상대 중요도를 산출하는 기능;
    상기 단어들 각각을 적어도 하나의 사용자 정의 키워드와 비교하고 상기 단어들 중 적어도 하나에 상기 사용자 정의 키워드의 가중치를 반영하여 상기 단어들의 중요도를 결정하는 기능; 및
    상기 단어들 중 적어도 하나의 단어를 상기 사용자에게 제공하는 기능을 포함하는 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법에 관한 컴퓨터 프로그램을 저장하는 기록매체.
KR1020130136564A 2013-11-11 2013-11-11 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법, 이를 수행하는 중요 키워드 추출 서버 및 이를 저장하는 기록매체 KR101541306B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130136564A KR101541306B1 (ko) 2013-11-11 2013-11-11 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법, 이를 수행하는 중요 키워드 추출 서버 및 이를 저장하는 기록매체
US14/516,449 US10055408B2 (en) 2013-11-11 2014-10-16 Method of extracting an important keyword and server performing the same
CN201410642592.7A CN104636415B (zh) 2013-11-11 2014-11-07 提取重要关键字的方法和执行所述方法的服务器

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130136564A KR101541306B1 (ko) 2013-11-11 2013-11-11 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법, 이를 수행하는 중요 키워드 추출 서버 및 이를 저장하는 기록매체

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150054300A KR20150054300A (ko) 2015-05-20
KR101541306B1 true KR101541306B1 (ko) 2015-08-04

Family

ID=53044706

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130136564A KR101541306B1 (ko) 2013-11-11 2013-11-11 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법, 이를 수행하는 중요 키워드 추출 서버 및 이를 저장하는 기록매체

Country Status (3)

Country Link
US (1) US10055408B2 (ko)
KR (1) KR101541306B1 (ko)
CN (1) CN104636415B (ko)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10592541B2 (en) * 2015-05-29 2020-03-17 Intel Corporation Technologies for dynamic automated content discovery
KR101873494B1 (ko) * 2017-06-13 2018-07-31 계원예술대학교 산학협력단 종이 겹침 효과의 표현이 가능한 웹 문서 표시 장치
CN107330023B (zh) * 2017-06-21 2021-02-12 北京百度网讯科技有限公司 基于关注点的文本内容推荐方法和装置
US11042659B2 (en) * 2017-07-06 2021-06-22 AO Kaspersky Lab System and method of determining text containing confidential data
CN109101574B (zh) * 2018-07-18 2020-09-25 北京明朝万达科技股份有限公司 一种数据防泄漏系统的任务审批方法和系统
CN110516048A (zh) * 2019-09-02 2019-11-29 苏州朗动网络科技有限公司 pdf文档中表格数据的提取方法、设备和存储介质
CN117540747B (zh) * 2024-01-09 2024-04-16 《全国新书目》杂志有限责任公司 一种基于人工智能的图书出版智慧选题系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101117173B1 (ko) 2008-11-26 2012-03-07 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 사용자 단말 장치로부터 순차적으로 수신되는 다수의 검색 키워드에 기초하여 연관 검색 키워드를 추출, 제공하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Family Cites Families (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3607462B2 (ja) * 1997-07-02 2005-01-05 松下電器産業株式会社 関連キーワード自動抽出装置及びこれを用いた文書検索システム
JP2001134588A (ja) * 1999-11-04 2001-05-18 Ricoh Co Ltd 文書検索装置
JP2004139553A (ja) * 2002-08-19 2004-05-13 Matsushita Electric Ind Co Ltd 文書検索システムおよび質問応答システム
CN1629833A (zh) * 2003-12-17 2005-06-22 国际商业机器公司 实现问与答功能和计算机辅助写作的方法及装置
JP2007058605A (ja) * 2005-08-24 2007-03-08 Ricoh Co Ltd 文書管理システム
US9177124B2 (en) * 2006-03-01 2015-11-03 Oracle International Corporation Flexible authentication framework
US8200695B2 (en) * 2006-04-13 2012-06-12 Lg Electronics Inc. Database for uploading, storing, and retrieving similar documents
US8200663B2 (en) * 2007-04-25 2012-06-12 Chacha Search, Inc. Method and system for improvement of relevance of search results
CN101067808B (zh) * 2007-05-24 2010-12-15 上海大学 文本关键词的提取方法
JP2010003015A (ja) * 2008-06-18 2010-01-07 Hitachi Software Eng Co Ltd 文書検索システム
CN101499091A (zh) * 2009-03-17 2009-08-05 辽宁般若网络科技有限公司 网页代表词推荐方法
CN101692240A (zh) * 2009-08-14 2010-04-07 北京中献电子技术开发中心 一种基于规则的专利摘要自动抽取和关键词标引方法
US8244711B2 (en) * 2009-09-28 2012-08-14 Chin Lung Fong System, method and apparatus for information retrieval and data representation
JP5156047B2 (ja) * 2010-03-31 2013-03-06 株式会社東芝 キーワード提示装置、方法及びプログラム
US20110295612A1 (en) * 2010-05-28 2011-12-01 Thierry Donneau-Golencer Method and apparatus for user modelization
US20140046976A1 (en) * 2012-08-11 2014-02-13 Guangsheng Zhang Systems, methods, and user interface for effectively presenting information

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101117173B1 (ko) 2008-11-26 2012-03-07 엔에이치엔비즈니스플랫폼 주식회사 사용자 단말 장치로부터 순차적으로 수신되는 다수의 검색 키워드에 기초하여 연관 검색 키워드를 추출, 제공하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체

Also Published As

Publication number Publication date
CN104636415A (zh) 2015-05-20
CN104636415B (zh) 2019-04-05
US10055408B2 (en) 2018-08-21
KR20150054300A (ko) 2015-05-20
US20150134652A1 (en) 2015-05-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101541306B1 (ko) 컴퓨터 실행 가능한 중요 키워드 추출 방법, 이를 수행하는 중요 키워드 추출 서버 및 이를 저장하는 기록매체
Stamatatos et al. Clustering by authorship within and across documents
US9201928B2 (en) Assessing quality of reviews based on online reviewer generated content
US20110184981A1 (en) Personalize Search Results for Search Queries with General Implicit Local Intent
JP5379138B2 (ja) 領域辞書の作成
US20130060769A1 (en) System and method for identifying social media interactions
US20140172415A1 (en) Apparatus, system, and method of providing sentiment analysis result based on text
US10146775B2 (en) Apparatus, system and method for string disambiguation and entity ranking
EP3113174A1 (en) Method for building a speech feature library, method, apparatus, and device for speech synthesis
US9632998B2 (en) Claim polarity identification
RU2491622C1 (ru) Способ классификации документов по категориям
Hossny et al. Feature selection methods for event detection in Twitter: a text mining approach
US20180197531A1 (en) Domain terminology expansion by sensitivity
KR20180066726A (ko) 주가 예측 장치 및 방법
US20230090601A1 (en) System and method for polarity analysis
AleEbrahim et al. Summarising customer online reviews using a new text mining approach
Rofiq Indonesian news extractive text summarization using latent semantic analysis
US10896461B2 (en) Method and apparatus for data mining based on users' search behavior
KR101614551B1 (ko) 카테고리 매칭을 이용한 키워드 추출 시스템 및 방법
Arnfield Enhanced Content-Based Fake News Detection Methods with Context-Labeled News Sources
US20150051899A1 (en) Correcting n-gram probabilities by page view information
WO2016200359A1 (en) Term scores
WO2021049485A1 (ja) 法律分析装置、及び法律分析方法
US9311392B2 (en) Document analysis apparatus, document analysis method, and computer-readable recording medium
Agrawal et al. Statistical Analysis of Multilingual Text Corpus and Development of Language Models.

Legal Events

Date Code Title Description
AMND Amendment
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180703

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190708

Year of fee payment: 5