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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신선희 (한국교원대학교)
저널정보
한국작문학회 작문연구 작문연구 제48호
발행연도
2021.1
수록면
35 - 59 (25page)

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본 연구에서는 텍스트마이닝과 정보검색 분야에서 그 기량을 인정받고 있는 인공지능-기반 잠재의미분석 방법인 LDA와 CTM을 한글로 쓰여진 문서들에 적용해 보고 그 기능을 임상적으로 검증해 보았다. 연구 결과, Gibbs sampling 추정 방식을 사용하는 LDA는 높은 정확도로 한글 말뭉치의 심층적인 의미구조를 찾아 유사한 의미구조를 가진 문서들을 동일한 주제군으로 분류할 수 있었다. 한편 본 연구는 확률적 잠재의미분석 방법들이 어떻게 국작문 평가를 위한 효과적인 분석 툴이 될 수 있는지에 대하여 논의하였다.
#확률적 잠재의미분석 #LDA #CTM #기계학습 #자연어처리

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