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자료유형
학술저널
저자정보
김인환 (상명대학교) 장백철 (상명대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제11호
발행연도
2018.11
수록면
1,903 - 1,910 (8page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.11.1903

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본 논문에서는 트위터 데이터를 기반으로 한 효과적인 단어 임베딩을 위하여 학습 모델 선택과 학습 매개 변수조정에 대한 지침을 제공한다. 기존 단어 임베딩의 모델과 매개 변수에 대한 연구는 뉴스 및 위키피디아와 같이 정형화된 데이터를 기반으로 연구가 진행되어 트위터와 같은 비정형화 데이터에 적용되기 어렵다. 따라서 본 연구는 트위터 데이터 분석을 위해 최신 단어 임베딩 기술인 Word2Vec을 사용하여 학습 모델 선택과 학습 매개 변수 조정에 따른 성능 변화를 분석하는 실험을 실시하였고 트위터 데이터를 위한 좋은 성능의 단어 임베딩을 위한 효과적인 학습 모델과 매개 변수 값을 제공한다.
#Word Embedding #Natural Language Processing #Artificial Intelligence #Word2Vec #Skip-gram #CBOW #Twitter

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실험 방법
Ⅳ. 실험 및 분석
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
R. Collobert and J. Weston, “A unified architecture for natural language processing: Deep neural networks with multitask learning,” in Proc. 25th Int. Conf. Machine Learning, pp. 160-167, Portland, OR, USA, May 2008. Y. Bengio, R. Ducharme, P. Vincent, and C. Jauvin, “A neural probabilistic language model,” J. Mach. Learn. Res., vol. 3, pp. 1137- 1155, Feb. 2003. T. Mikolov, K. Chen, G. Corrado, and J. Dean, “Efficient estimation of word representations in vector space,” in ICLR Workshop 2013, Scottsdale, Arizona, May 2013. J. Pennington, R. Socher, and C. Manning, “Glove: Global vectors for word representation,” in Proc. EMNLP, pp. 1532- 1543, Doha, Qatar, Oct. 2014. C. dos Santos and M. Gatti, “Deep convolutional neural networks for sentiment analysis of short texts,” in Proc. COLING 2014, the 25th Int. Conf. Computational Linguistics: Technical Papers, pp. 69-78, Dublin, Ireland, Aug. 2014.

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