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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국지식경영학회 지식경영연구 지식경영연구 제21권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
99 - 116 (18page)

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Text is the most widely used means of exchanging or expressing knowledge and information in the real world. Recently, researches on structuring unstructured text data for text analysis have been actively performed. One of the most representative document embedding method (i.e. doc2Vec) generates a single vector for each document using the whole corpus included in the document. This causes a limitation that the document vector is affected by not only core words but also other miscellaneous words. Additionally, the traditional document embedding algorithms map each document into only one vector. Therefore, it is not easy to represent a complex document with interdisciplinary subjects into a single vector properly by the traditional approach. In this paper, we introduce a multivector document embedding method to overcome these limitations of the traditional document embedding methods. After introducing the previous study on multi-vector document embedding, we visually analyze the effects of the multi-vector document embedding method. Firstly, the new method vectorizes the document using only predefined keywords instead of the entire words. Secondly, the new method decomposes various subjects included in the document and generates multiple vectors for each document. The experiments for about three thousands of academic papers revealed that the single vector-based traditional approach cannot properly map complex documents because of interference among subjects in each vector. With the multi-vector based method, we ascertained that the information and knowledge in complex documents can be represented more accurately by eliminating the interference among subjects.

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김도우 / 2017 / Doc2Vec과 Word2Vec을 활용한 Convolutional Neural Network 기반 한국어 신문 기사 분류 / 정보과학회논문지 44(7):742~747 dbpia 박종인 / 2019 / 복합 문서의 의미적 분해를 통한 다중 벡터 문서 임베딩 방법론 / 지능정보연구 25(3):19~41 google schola 송서하 / 2019 / 금융 데이터 및 텍스트 데이터를 활용한 금융 기업 조기 경보 모형 개발 : 부실은행 예측을 중심으로 / 대한산업공학회지 45(3):248~259 dbpia Bengio, Y / 2001 / Review: Knowledge Management and Knowledge Management Systems: Conceptual Foundations and Research Issues / MIS Quarterly 25(1):107~136 google schola Aggarwal, C. C / 2012 / Mining Text Data / Springer google schola

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