예제기반 한국어 표준 산업/직업 코드 분류

임희석

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자료유형: 학술저널

저자정보: 임희석

저널정보: 한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제7권 제4호

발행연도: 2006.8

수록면: 594 - 601 (8page)

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통계청에서 실시하는 통계 조사에는 한국 표준 산업/직업 분류 코드를 작성하는 작업이 많이 포함되는데, 현재 대부분의 코드 분류 작업은 수작업으로 이루어지고 있으며, 이로 인하여 막대한 노동력과 비용이 소모되고 작업 결과의 일관성을 유지하기 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문은 수동 코드 분류 규칙과 예제기반의 자동 학습을 이용 하는 한국어 표준 산업/직업 코드 자동 분류 시스템을 제안한다， 제안된 시스템은 산업과 직업에 대하여 설명하는 자연어를 입력받아 해당 산업/직업 분류 코드를 생성하는 시스템으로 수작업으로 구축된 규칙을 적용한 후 규칙이 적용 되지 않는 레코드는 예제 기반의 학습을 이용한 자동 분류 시스템에 의해서 해당 코드를 할당한다. 수작업 규칙 260여개와 40만여개의 예제를 이용하여 학습한 시스템에 대하여 실험한 결과 제안한 시스템은 직업 코드 분류에서 76.69% 그리고 산업 코드 분류에서는 99.68%의 정확도를 보였다.

#Example-based learning #Industrial code classification #Occupational code classification

참고문헌 (10)

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[학술지(정기간행물)] - / 1983 / Census Bureau Experiments with Automated Industry and Occupation Coding Proceedings of the American Statistical Association : 32 ~ 40

[학술지(정기간행물)] - / 1994 / An Introduction to the ACRT Coding System Bureau of the Census Statistical Research Report Series No

[학술지(정기간행물)] - / 1994 / Automated Coding Research At the Census Bureau

[학술지(정기간행물)] - / 1993 / On Error Control of Automated Industry and Occupation Coding Journal of Official Statistics : 729 ~ 745

[학술지(정기간행물)] - / 2002 / Automatic Word Spacing Using Hidden Markov Model for Refining Korean Text Corpora : 51 ~ 57

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