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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 2,211 - 2,219 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2020.21.12.2211
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일반적인 문서 자동분류를 위한 지도학습은 레이블이 달린 학습데이터의 확보에 많은 인력과 시간이 소요되는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 지금까지 지도학습이 갖는 한계점을 극복하기 위해 레이블이 없는 문서를 자동으로 분류하기 위한 분류체계생성과 활용 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 분류체계는 분류기준이 되는 범주의 특성이 포함된 여러 계층으로 이루어져 있다. 또한 이러한 범주의 특성은 문서의 분류를 위한 가중치를 제공한다. 본 연구는 분류체계의 개념과 분류기준을 추출하여 분류체계를 생성하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제안된 방법 및 절차는 부산시 민원 데이터의 행정부서별 자동분류 실험을 통해 구체적으로 설명하였으며 효과를 검증하였다. 본 연구는 레이블이 없는 문서의 자동분류를 위한 분류체계의 생성에 관한 이론적 기반을 제공하는데 기여도가 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 문서 자동분류를 위한 분류체계 생성
Ⅳ. 분류체계를 활용한 자동분류 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Comworld / Solve the Worries of Accumulating Unstructured Data with “Object Storage”
J. S. Kim / 2001 / A Feature Selection Technique for an Efficient Document Automatic Classification / Journal of Information Technology Applications & Management 8(1):117~128
김판준 / 2007 / 문헌간 유사도를 이용한 자동분류에서 미분류 문헌의 활용에 관한 연구 / 정보관리학회지 24(1):251~271
F. Sebastiani / 2002 / Machine Learning in Automated Text Categorization / Computing Surveys, ACM Computing Surveys 34(1):1~47
W. K. Joo / 2018 / Automatic Classification Method for Atypical Texts that include Structure Information using Deep Learning
J. S. Kim / 2001 / A Feature Selection Technique for an Efficient Document Automatic Classification / Journal of Information Technology Applications & Management 8(1):117~128
김판준 / 2007 / 문헌간 유사도를 이용한 자동분류에서 미분류 문헌의 활용에 관한 연구 / 정보관리학회지 24(1):251~271
F. Sebastiani / 2002 / Machine Learning in Automated Text Categorization / Computing Surveys, ACM Computing Surveys 34(1):1~47
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