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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.6
- 수록면
- 171 - 176 (6page)
이용수
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기존의 분류에 관한 연구는 대부분 문서 분류에 관한 연구만을 수행하여 왔다. 그러나 문서 내에는 다중 주제가 표현되기도 하기 때문에 주제나 이벤트 문장만을 추출하기 위해 문장 레벨의 분류를 필요로 한다. 본 논문에서는 시간 정보가 있는 뉴스 기사로부터 이벤트 문장을 분류하기위해 SVM(Support Vector Machine), BN(Bayesian Network), DT(Decisiton Tree) 알고리즘을 비교해보고, 문장 레벨 이벤트 분류 방안을 제시한다. 자질은 명사, 명사구, 동사, 개체명 자질을 사용하며, 인덱싱은 Boolean 가중치를 적용한다. 자질필터링에서는 Information gain을 적용한다. 실험 결과, SVM 커널함수 중에서 linear 커널 함수가 가장 나은 성능을 보였다. SVM, BN, DT를 비교한 결과, SVM이 가장 좋은 성능을 보였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 문장레벨 이벤트 분류 방안
Ⅳ. 실험 및 평가
Ⅳ. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (18)
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1. [학술지(정기간행물)] - Naughton, M / 2010 / Sentence- level event classification in unstructured texts / Information Retrieval 13 (2) : 132 ~ 156
2. [학술대회논문] - Saurı R / 2005 / A robust event recognizer for QA systems / Proceedings of the conference on HLT and empirical methods in natural language processing : 00 ~ 707
3. [학술대회논문] - Allan, J / 2001 / Temporal summaries of news topics / Proceedings of the 24th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval : 10 ~ 18
5. [인터넷자원] - / / http://www.reuters..com/
6. [인터넷자원] - / / http://www.opencalais.com/
2. [학술대회논문] - Saurı R / 2005 / A robust event recognizer for QA systems / Proceedings of the conference on HLT and empirical methods in natural language processing : 00 ~ 707
3. [학술대회논문] - Allan, J / 2001 / Temporal summaries of news topics / Proceedings of the 24th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval : 10 ~ 18
5. [인터넷자원] - / / http://www.reuters..com/
6. [인터넷자원] - / / http://www.opencalais.com/
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