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김영수 (과학기술연합대학원대학교(UST) KISTI캠퍼스) 이승우 (한국과학기술정보연구원(KISTI))
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.7
발행연도
2018.7
수록면
690 - 700 (11page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.7.690

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최근 문서 분류를 해결하는데 신경망 모델과 함께 워드 임베딩을 주로 사용한다. 연구자들은 성능을 높이기 위해 새로운 신경망 모델을 디자인하거나 모델 파라미터를 최적화하는데 시간을 많이 할애한다. 하지만, 많은 연구들은 특별한 이유 없이 특정한 워드 임베딩 모델을 사용하고 전처리에 대한 자세한 설명을 하지 않는 점과 같이 전처리와 워드 임베딩에 대해서는 그다지 신경을 쓰고 있지 않다. 본 연구는 성능을 향상시키는 추가적인 요소로 적합한 전처리와 워드 임베딩 조합을 찾는 것임을 말하고자 한다. 실험은 이들의 가능한 조합들을 비교실험하는 것과 제로/랜덤 패딩, 미세 조정에 의한 워드 임베딩 재학습 여부도 같이 실험한다. 또한, 사전에 학습한 워드 임베딩 모델들과 함께 평균, 랜덤, 학습 데이터로 학습한 임베딩들도 같이 사용한다. OOV(Out of Vocabulary)단어 통계를 기준으로 실험한 결과로부터 위와 같은 실험들의 필요성과 전처리와 워드 임베딩의 최적의 조합을 제시한다.
#문서 분류 #신경망 모델 #워드 임베딩 #텍스트 전처리 #document classification #neural network #word embedding #text preprocessing

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 신경망 모델
3. 워드 임베딩
4. 텍스트 전처리
5. 실험
6. 결론
References

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Mikolov, Tomas, et al., Distributed representations of words and phrases and their compositionality, Advances in neural information processing systems, 2013. Pennington, Jeffrey, Richard Socher, and Christopher Manning, Glove: Global vectors for word representation, Proc. of the 2014 conference on empirical methods in natural language processing (EMNLP), 2014. Bojanowski, Piotr, et al., Enriching word vectors with subword information, arXiv preprint arXiv: 1607.04606, 2016. Kim, Yoon, Convolutional neural networks for sentence classification, arXiv preprint arXiv:1408.5882, 2014. Yang, Zichao, et al., Hierarchical attention networks for document classification, Proc. of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 2016.

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