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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.12
- 수록면
- 1 - 7 (7page)
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머신 러닝의 심층 개발로 딥 러닝 방법은 특히 CNN(Convolution Neural Network)에서 큰 진전을 이루었다. 전통적인 텍스트 정서 분류 방법과 비교할 때 딥 러닝 기반 CNN은 복잡한 다중 레이블 및 다중 분류 실험의 텍스트 분류 및 처리에서 크게 발전하였다. 그러나 텍스트 정서 분류를 위한 신경망에도 문제가 있다. 이 논문에서는 LSTM (Long-Short Term Memory network) 및 CNN 딥 러닝 방법에 기반 한 융합 모델을 제안하고, 다중 카테고리 뉴스 데이터 세트에 적용하여 좋은 결과를 얻었다. 실험에 따르면 딥 러닝을 기반으로 한 융합 모델이 텍스트 정서 분류의 예측성과 정확성을 크게 개선하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 모델을 최적화하고 그 모델의 성능을 개선하는 중요한 방법이 될 것이다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Proposed Method
Ⅲ. Experiment
Ⅳ. Conclusion and Future Work
REFERENCES
참고문헌 (6)
참고문헌 신청
Chetan Arora / 2015 / Automated Checking of Conformance to Requirements Templates Using Natural Language Processing / IEEE Transactions on Software Engineering 41(10):944~968
Mohd Ibrahim / 2010 / QClass Diagram Extraction from Textual Requirements Using Natural Language Processing (NLP)Techniques / 2010 Second International Conference on Computer Research and Development :200~204
Sweta P. Lende / 2016 / Question answering system on education acts using NLP techniques / 2016 World Conference on Futuristic Trends in Research and Innovation for Social Welfare(Startup Conclave) :1~6
C. Janarish Saju / 2017 / A Survey on Efficient Extraction of Named Entities from New Domains Using Big Data Analytics / 2017 Second International Conference on Recent Trends and Challenges in Computational Models (ICRTCCM) :170~175
Tom Young / 2018 / Recent Trends in Deep Learning Based Natural Language Processing [Review Article] / IEEE Computational Intelligence Magazine 13(3):55~75
Mohd Ibrahim / 2010 / QClass Diagram Extraction from Textual Requirements Using Natural Language Processing (NLP)Techniques / 2010 Second International Conference on Computer Research and Development :200~204
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C. Janarish Saju / 2017 / A Survey on Efficient Extraction of Named Entities from New Domains Using Big Data Analytics / 2017 Second International Conference on Recent Trends and Challenges in Computational Models (ICRTCCM) :170~175
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