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학술대회자료
저자정보
허고은 (을지대학교) 정용규 (을지대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 가을 학술발표논문집 제36권 제2호(C)
발행연도
2009.11
수록면
276 - 279 (4page)

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텍스트 데이터에 대하여 단어 출현 횟수 및 주제어를 검출하는 문서 학습의 방법으로 유사한 대상을 그룹화 시키는 군집화의 방법이나 조건부 확률을 통하여 학습을 이루어내는 베이지안 분류기 등 기존의 여러 방법들이 연구되었고 제안되었다. 하지만 이러한 기존의 방법들은 베이지안 분류기 같은 경우 분류기를 학습시키기 위하여 사전에 분류를 미리 해야 한다는 번거로움이 존재하며 추가적으로 개발자의 주관적인 판단이 개입되어 좀 더 명확하고 효율적인 데이터를 추출해 내기가 어렵다. 또한 제한적인 영역에 한해서만 적용가능하기 때문에 점점 복잡하고 대용량화 되어가는 텍스트 및 웹 문서에 적용하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 다양한 분야의 실시간 뉴스기사 URL 목록을 포함한 데이터 셋을 가지고 비음수 행렬 인수분해를 적용해본다. 이를 통해 나타나는 단어와 기사의 제목은 유사도를 측정하여 수치적으로 확인이 가능하며 더 나아가 문서의 특징을 효율적으로 추출하여 문서의 성격을 또렷하게 확인 가능하다는 것을 알 수 있었다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. NMF를 적용한 문서의 특징 추출
4. 실험
5. 결론
참고 문헌

참고문헌 (0)

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