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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 제26권 제2호(Ⅱ)
발행연도
1999.10
수록면
57 - 59 (3page)

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본 논문에서는 최대 엔트로피 원리에 기반한 문서 분류기의 학습을 제안한다. 최대 엔트로피 기법은 자연언어 처리에서 언어 모델링(Language Modeling), 품사 태깅 (Part-of-Speech Tagging) 등에 널리 사용되는 방법 중의 하나이다. 최대 엔트로피 모델의 효율성을 위해서는 자질 선정이 중요한데, 본 논문에서는 자질 집합의 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 최대 엔트로피 원리

3. 문서 분류기의 설계 및 구현

4. 실험 및 결과

5. 결론

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