키워드의 도메인 속성을 고려한 고품질 키워드 정제기법 (High-Quality Keyword Refinement Techniques Considering the Domain Attributes of Keywords)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 22권 / 9호 / 23 ~ 33페이지
· 저자명 : 김민근, 정유철

초록

키워드 추출은 연구 내용을 요약하고 관련 문헌을 검색하는 데 중요한 도구이다. 기술의 빠른 발전과 전문화로 연구 문서의 범위와 깊이가 확장되면서 키워드 추출은 연구의 핵심 주제 식별에 필수적 고려 요소이다. 그러나 기존 키워드 추출 방식만으로는 연구 내용의 전체적인 맥락과 복잡성을 완전히 이해하기 어려우며, 특히 전문 지식이 없는 이용자들에게는 추출된 키워드의 정확성과 관련성을 판단하기 어렵다. 이에 본 논문은 LLM(Large Language Model)을 활용한 프롬프트 기반 접근으로 키워드의 속성값을 고려한 정제방법론을 제안한다. 특히, 키워드에 속성값과 부연 설명을 추가하여 키워드의 정확성과 중요성을 의도, 역할, 구성측면에서 분석하여 키워드 정제과정에서 어떻게 작용하는지 실험을 통해 검증하였다. 연구 결과, 이 방법은 기존 방식보다 키워드의 정확성과 관련성을 높여 연구 내용을 더욱 잘 파악하고 요약하는데 큰 효과를 보였다.

영어초록

Keyword extraction is an important tool for summarizing research content and searching related literature. As technological advancements and specialization expand the scope and depth of research documents, keyword extraction becomes crucial for identifying core research themes. However, traditional keyword extraction methods have limitations in fully understanding the overall context and complexity of research content, and they can be particularly challenging for users without expert knowledge to assess the accuracy and relevance of the extracted keywords. This paper proposes a refined methodology considering the attributes of keywords using a Large Language Model(LLM)-based prompt approach. By adding attributes and explanations to keywords, we analyze their accuracy and significance in terms of intent, role, and structure, and conduct experiments to verify their impact on the keyword refinement process. The results show that this method improves keyword accuracy and relevance compared to traditional approaches, offering a better understanding and summarization of complex research content.

참고자료

· 없음