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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 77 - 86 (10page)
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본 논문은 머신 러닝 기술을 이용하여 과거의 수집된 문서를 분석하고 이를 바탕으로 문서를 분류하는 방법을 제안한다. 특정 도메인과 관련된 키워드를 기반으로 데이터를 수집하고, 특수문자와 같은 불용어를 제거한다. 그리고 한글 형태소 분석기를 사용하여 수집한 문서의 각 단어에 명사, 동사, 형용사와 같은 품사를 태깅한다. 문서를 벡터로 변환하는 Doc2Vec 모델을 이용해 문서를 임베딩한다. 임베딩 모델을 통하여 문서 간 유사도를 측정하고 머신 러닝 기술을 이용하여 문서 분류기를 학습한다. 학습한 분류 모델 간 성능을 비교하였다. 실험 결과, 서포트 벡터 머신의 성능이 가장 우수했으며 F1 점수는 0.83이 도출되었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이전 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 논의
Ⅴ. 결론
참고문헌 (References)
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Jun-Ho Roh, Han-joon Kim, Jae-Young Chang. Improving Hypertext Classification Systems through WordNet-based Feature Abstraction. The Jounal of Society for e-Business Studies, 18.2 pp.95-110(6) 2013.May
YunJeong Choi, SeungSoo Park. Interplay of Text Mining and Data Mining for Classifying Web Contents. KOREAN JOURNAL OF COGNITIVE SCIENCE, 13.3 pp.33-46.(14) 2002.9
Sunghae Jun A Big Data Preprocessing using Statistical Text Mining Journal of Korean Institute of Intelligent Systems Vol. 25, No. 5, pp. 470-476(7) 2015 October
Eun-Soon You, Gun-Hee, Choi, Seung-Hoon Kim Study on Extraction of Keywords Using TF-IDF and Text Structure of Novels Korean Society of Computer Information Volume 20, Issue 2, pp.121-129(9) 2015 February
J. Ramos, “Using tf-idf to determine word relevance in document queries”, In Proceedings of the First Instructional Conference on Machine Learning, 2003
YunJeong Choi, SeungSoo Park. Interplay of Text Mining and Data Mining for Classifying Web Contents. KOREAN JOURNAL OF COGNITIVE SCIENCE, 13.3 pp.33-46.(14) 2002.9
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