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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
명순희 (용인송담대학 인터넷경영정보과) 김인철 (경기대학교 전자계산학과)
저널정보
한국정보관리학회 정보관리학회지 정보관리학회지 제19권 제4호
발행연도
2002.1
수록면
35 - 51 (17page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2002

하이브리드 다중 모델 학습 기법을 이용한 자동 문서 분류
명순희 ,  조형근 ,  김인철 한국정보과학회 학술발표논문집 2002.10 학술대회자료
하이브리드 다중모델 학습기법을 이용한 자동 문서 분류
명순희 ,  김인철 정보관리학회지 2002.01 학술저널

초록· 키워드

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본 논문에서는 다중 모델 기계학습 기법을 이용하여 자동 문서 분류의 성능과 신뢰도를 향상시킬 수 있는 연구와 실험 결과를 기술하였다. 기존의 다중 모델 기계 학습법들이 훈련 데이터 또는 학습 알고리즘의 편향에 의한 오류를 극복하고자 한 것인데 비해 본 논문에서 제안한 메타 학습을 이용한 하이브리드 다중 모델 방식은 이 두 가지의 오류 원인을 동시에 해소하고자 하였다. 다양한 문서 집합에 대한 실험 결과. 본 논문에서 제안한 하이브리드 다중 모델 학습법이 전반적으로 기존의 일반 다중모델 학습법들에 비해 높은 성능을 보였으며, 다중 모델의 결합 방식으로서 메타 학습이 투표 방식에 비해 효율적인 것으로 나타났다.
#문서분류 #기계학습 #다중모델 학습

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