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초록·키워드
연구 성과물에서 동명이인이 제대로 판별되지 않는다면, 연구자의 연구 성과를 정확히 파악할 수 없다. 연구성과를 논문으로만 투고하거나 특허로만 출원하는 경우도 있기 때문에, 보다 더 연구자의 연구 성과를 폭넓게 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 논문과 특허인 이종 연구 성과물을 기반으로 한 동명이인 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이종 연구 성과물의 연관 관계를 생성하기 위하여 제목 노드 간의 코사인 유사도 측정을 통하여 Meta-Path를 생성한다. 또한 그래프 구조의 인공지능 학습을 할 수 있는 GNN 알고리즘을 활용한다. 제안하는 기법은 제목 정보를 그대로 사용하지 않고 KeyBERT를 통해 제목에서 키워드를 추출한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해, 다양한 성능평가를 수행한다. 성능평가 결과 Meta-Path를 만드는 임곗값이 높을수록 더 나은 성능을 보이며, 비교 평가 모델보다 더 나은 Recall 성능을 보인다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092462433
