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본 논문에서는 개념을 기반으로 문서의 분류를 하는 확률벡터 모델의 문서분류기 TAXON(Concept-based Text Categorization System)을 제안한다. TAXON은 한국어 문장을 분석하여 체언을 추출하는 한국어 분석기, 추출된 체언의 개념을 추출하는 시소러스 도구, 주제의 확률벡터와 입력 문서의 확률벡터의 관계성을 구하는 관련도 분석기로 구성된다. TAXON은 실시간 문서분류기로서 입력 문서의 개념을 추출하여 개념 중심의 문서분류를 하는 확장성 있는 시스템이다.

목차

요약

1. 서론

2. 개념 기반 문서분류기 TAXON

3. TAXON의 실험과 결과

4. 결론

참고문헌

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