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목차
빈도 분석을 이용한 HTML 텍스트 추출 = HTML text extraction using frequency analysis / 김진환 ; 김은경 1
요약 1
ABSTRACT 1
I. 서론 2
II. 관련 연구 2
III. 빈도 분석을 이용한 HTML 텍스트 추출 3
IV. 성능 분석 6
4.1. 실험 데이터 6
4.2. 성능평가 방법 6
4.3. 단어/링크 밀도 방법 7
4.4. 시퀀스 레이블링 방법 7
4.5. 텍스트 빈도 분석 방법 8
4.6. 성능평가 결과 비교 8
V. 결론 8
References 8
[저자소개] 9
번호 | 참고문헌 | 국회도서관 소장유무 |
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1 | H. S. Bang and H. S. Moon, “A study on the methodology to express the main topics of text in time series using text mining,” Journal of the Korean Data And Information Science Society, vol. 30, no. 6, pp. 1259-1276, 2019. | 미소장 |
2 | S. R. Lee and E. J. Choi, “Comparison of responses to issues in SNS and Traditional Media using Text Mining - Focusing on the Termination of Korea-Japan General Security of Military Information Agreement(GSOMIA),” Journal of Digital Convergence, vol. 18, no. 2, pp. 277-284, 2020. | 미소장 |
3 | J. H. Lee, H. J. Seon, and H. J. Lee, “Positioning of Smart Speakers by Applying Text Mining to Consumer Reviews:Focusing on Artificial Intelligence Factors,” Knowledge Management Review, vol. 21, no. 1, pp. 197-210, 2020. | 미소장 |
4 | M. G. Cha and J. Y. Lee, “A Study on Spatial Co-experience through Social Data,” Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology, vol. 7, no. 6, pp. 851-859, 2017. | 미소장 |
5 | K. W. Cho and Y. W. Woo, “Topic Modeling on Research Trends of Industry 4.0 Using Text Mining,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 23, no. 7, pp. 764-770, 2019. | 미소장 |
6 | 6 ] C. Kohlschütter, P. Fankhauser, and W. Nejdl, “Boilerplate detection using shallow text features,” in Proceedings of the third ACM international conference on Web Search and Data Mining (WSDM), New York: NY, pp. 441-450, 2010. | 미소장 |
7 | W. M. Song, W. S. Kim, and M. W. Kim, “Contents Extraction from HTML Documents using Text Block Context,” Journal of KISS : Software and Applications, vol. 40, no. 3, pp. 155-163, 2013. | 미소장 |
8 | H. G. Jeon and C. Koh, “Text Extraction Algorithm using the HTML Logical Structure Analysis,” Journal of Digital Contents Society, vol. 16, no. 3, pp. 445-455, 2015. | 미소장 |
9 | 9 ] T. Vogels, O. E. Ganea, and C. Eickhoff, “Web2text: Deep structured boilerplate removal,” in Proceedings of the 40th European Conference on Information Retrieval, pp. 167-179, 2018. | 미소장 |
10 | J. Leonhardt, A. Anand, and M. Khosla, “Boilerplate Removal using a Neural Sequence Labeling Model,” in Companion Proceedings of the Web Conference 2020(WWW '20), New York: NY, pp. 226-229, 2020. | 미소장 |
11 | A. Tharwat, “Classification assessment methods,” Applied Computing and Informatics, vol. 17, no. 1, pp. 168-192, 2021. | 미소장 |
12 | S. H. Kim and H. J. Kim, “Logistic Regression Ensemble Method for Extracting Significant Information from Social Texts,” KIPS Transactions on Software and Data Engineering, vol. 6, no. 5, pp. 279-284, 2017. | 미소장 |
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