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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 193 - 198 (6page)
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The wide spread of genuine and fake information on internet has lead to various studies on text analysis. Copying and pasting others’ work without acknowledgement, research results manipulation without proof has been trending for a while in the era of data science. Various tools have been developed to reduce, combat and possibly eradicate plagiarism in various research fields. Text similarity measurements can be manually done by using both parametric and non parametric methods of which this study implements cosine similarity and Pearson correlation as parametric while Spearman correlation as non parametric. Cosine similarity and Pearson correlation metrics have achieved highest coefficients of similarity while Spearman shown low similarity coefficients. We recommend the use of non parametric methods in measuring text similarity due to their non normality assumption as opposed to the parametric methods which relies on normality assumptions and biasness.
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참고문헌 (9)
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L. Yuhua / 2006 / Sentence Similarity Based on Semantic Nets and Corpus Statistics / IEEE Trans. on Knowledge and Data Engineering 18(8):1138~1150
K. T. Tung / 2015 / AComparison of Algorithms used to measure similarity between two documents / International Journal of Advanced Research in Computer Engineering and technology 14(4):1118~1121
W. Gomaa / 2013 / A Survey of text Similarity Approaches / International Journal of Computer Applications 68(13):305~332
M. K. Vijaymeena / 2016 / A Survey on Similarity Measures in Text Mining / Machine Learning and Applications: An International Journal 3(1):19~28
L.M. QAbualigah / 2018 / Feature Selection and EnhancedKrill herd Algorithm for text Document Clustering / Springer
K. T. Tung / 2015 / AComparison of Algorithms used to measure similarity between two documents / International Journal of Advanced Research in Computer Engineering and technology 14(4):1118~1121
W. Gomaa / 2013 / A Survey of text Similarity Approaches / International Journal of Computer Applications 68(13):305~332
M. K. Vijaymeena / 2016 / A Survey on Similarity Measures in Text Mining / Machine Learning and Applications: An International Journal 3(1):19~28
L.M. QAbualigah / 2018 / Feature Selection and EnhancedKrill herd Algorithm for text Document Clustering / Springer
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