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학술대회자료
저자정보
이제원 (숙명여자대학교) 임훤 (KAIST) 임순범 (숙명여자대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2018 학술대회 발표 논문집
발행연도
2018.1
수록면
812 - 815 (4page)

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본 연구에서는 실제 패션 에디터들이 작성한 상품 설명 및 코디네이션 정보를 수집하고 신경망 기반의 word2vec 모델을 사용해 문서상 각 단어의 전후 문맥정보를 학습하여 이를 실수 벡터인 워드 임베딩(word embeddings) 형태로 표현한다. 이후 브랜드명과 성상형용사 등 컨설팅 목적달성에 필요한 단어들을 새로운 공간에 사상한 뒤 각 단어간 관계를 수치화 하는 모델을 구축하고 향후 트렌드 분석에의 활용 가능성을 제시한다.
#워드임베딩 #패션 #텍스트마이닝 #딥러닝

목차

요약문
1. 서론
2. 트렌드 분석 모델 개발
3. 모델 학습 결과
4. 결론
참고문헌

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