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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김용훈 (부경대학교) 김부일 (부경대학교) 정목동 (부경대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제21권 제2호
발행연도
2018.2
수록면
211 - 223 (13page)

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To understand the meaning of data is a common goal of research on unstructured data. Among these unstructured data, there are difficulties in analyzing the meaning of unstructured data related to corpus and sentences. In the existing researches, the researchers used LSA to select sentences with the most similar meaning to specific words of the sentences. However, it is problematic to examine many sentences continuously. In order to solve unstructured data classification problem, several search sites are available to classify the frequency of words and to serve to users. In this paper, we propose a method of classifying documents by using the frequency of similar words, and the frequency of non-relevant words to be applied as weights, and storing them in terms of a multi-pattern storage. We use Tensorflow’s Softmax to the nearby sentences for machine learning, and utilize it for unstructured data analysis and the inference of traffic information.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. 시스템 구조 및 설계
4. 구현 및 평가
5. 결론 및 향후 연구
REFERENCE

참고문헌 (15)

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