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저자정보
저널정보
대한한의학원전학회 대한한의학원전학회지 대한한의학원전학회지 제33권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
51 - 59 (9page)

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목적 : 한의학 고문헌 텍스트에서 저자 판별(authorship attribution)을 효과적으로 수행하기 위해 가장 적합한 ‘특성(feature)’이 무엇인지 검토해 보고자 한다. 방법 : 『난경집주(難經集註)』를 실험 코퍼스(Corpus)로 하여, 기능어(function words)와 내용어(content words), 단어(single word)와 연어(collocation), IDF 가중치 적용 여부에 따라 서포트 벡터 머신(SVM；Support Vector Machine)의 저자 판별 성능을 교차검증(cross validation) 방식으로 비교하였다. 결과 : ‘기능어/유니-바이그램/TF’를 사용한 경우, 정확도 0.732로 가장 좋은 성능을 보였고, ‘내용어/유니그램/TFIDF’ 조합이 0.351로 가장 낮은 정확도를 보였다. 결론 : 이를 통해 한의학 고문헌 저자 판별에서 다음과 같은 사실을 알 수 있었다. 첫째, 기능어가 내용어에 비해 중요한 역할을 한다. 둘째, 내용어에서는 상대적으로 연어가 중요했지만, 기능어에서는 단어가 더 중요한 의미를 가진다. 셋째, 일반적인 텍스트 분석에서와 달리 IDF 가중치 적용이 더 좋지 않은 결과를 가져왔다.
#authorship attribution #Function words #Korean Medical Classics #East Asian traditional medicine. Variorum of the Nanjing.

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김원중 / 2013 / 한문 해석 사전 / 글항아리 google schola 최지명 / 2015 / 기계학습 알고리즘을 이용한 한국어텍스트 저자 판별 google schola 강남준 / 2010 / 독립신문 논설의 형태 주석 말뭉치를 활용한 논설 저자 판별 연구 －어미 사용빈도 분석을 중심으로－ / 한국사전학 (15):73~101 dbpia 박경모 / 1995 / 『강평 (康平) 상한론 (傷寒論)』 의 고증을 통한 『상한론(傷寒論)』 과 『황제내경(黃帝內經)』 의 비교연구 / 대한한의학원전학회지 9 google schola 양승률 / 2011 / 舟村 申曼의『保幼新編』편찬과『舟村新方』 / 藏書閣 (25):52~77 Crossref

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