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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제6호
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 294 - 302 (9page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2019.25.6.294
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펀드로 대표되는 금융상품은 판매직원의 설명과 권유가 절대적인 힘을 발휘하는 구조적 특성으로 인해 불완전판매 가능성을 내포하고 있으며, 이로 인한 사회적 갈등이 꾸준히 초래되고 있다. 본 논문에서는 텍스트로 변환된 상담 데이터에 딥러닝 기반 텍스트 분류 기법을 적용해 금융상품 불완전판매 여부를 판별하는 모델을 제안한다. 본 모델은 한글의 자소 단위의 토큰화 방법을 적용한 벡터화와 기존 컨볼루션과 순환 신경망을 이용한 분류 모델을 기반으로 한다. 특히, 두 명의 화자가 존재하는 상담 데이터의 특성을 감안해 화자 벡터를 추가 고려함으로써, 일반적인 딥러닝 텍스트 분류 기법 보다 매우 좋은 성능을 보임을 확인 하였다. 또한 실제 금융 산업에서 불완전판매 여부를 판별하기 위하여 사용되는 시나리오를 토대로 생성된 가공의 데이터를 사용한 실험 결과를 제시하여 본 모델의 실효성을 검증하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 제안 모델
4. 실험 및 결과 분석
5. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
ETRI AI Open API Service [Online]. Available: http:// aiopen.etri.re.kr/service_api.php (accessed 2019, Apr. 27)
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Z. Xiang, Z. Junbo, and Y. LeCun, Character-level convolutional networks for text classification, Proc. of the 28th International Conference on Neural Information Processing Systems, Vol. 1, pp. 649- 657, 2015.
I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning, MIT Press, 2016.
Y. Kim, Convolutional Neural Network for Sentence Classification, Proc. of the Conference on Empirical Methods in Natural Language (EMNLP), pp. 1746-1751, 2014.
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