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A Study on the Factors Influencing Semantic Relation in Building a Structured Glossary

Journal of the Korean Society for Library and Information Science / Journal of the Korean Society for Library and Information Science, (P)1225-598X; (E)2982-6292
2014, v.48 no.2, pp.353-378
https://doi.org/10.4275/KSLIS.2014.48.2.353

Abstract

The purpose of this study is to find factors to affect on the formation of semantic relation from terminology and what is to be affected by these factors to build the database scheme of terminology dictionary by a structural definition. In this research, 826,905 keywords of 88,874 social science articles and 985,580 keywords of 125,046 humanities science articles in the KCI journals from 2007 to 2011 were collected. From collected data, subject complexity, structural hole, term frequency, occurrence pattern and an effect between the number of nodes and the number of patterns which were derived from the semantic relation of linked terms of established ‘STNet’ System were analyzed. The summarized results from analyzed data and network patterns are as follows. Betweenness Centrality, term frequency, and effective size affect the numbers of semantic relation node. Among these factors, betweenness centrality was the most effective and effective size. But term frequency was the least effective. Betweenness Centrality, term frequency, and effective size affect the numbers of semantic relation type. Term frequency is the most effective. Therefore, when building a terminology dictionary, factors of betweenness centrality, term frequency, effective size, and complexity of subject are needed to select term. As a result, these factors can be expected to improve the quality of terminology dictionary.

keywords
용어사전, 학술용어, 네트워크분석, 지적구조, Glossary, Terminology, Network Analysis, Intellectual Structure

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