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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임정우 (고려대학교) 문현석 (고려대학교 Human-inspired AI 연구소) 이찬희 (고려대학교) 우찬균 (통계청) 임희석 (고려대학교)
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제4호
발행연도
2021.1
수록면
23 - 30 (8page)

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본 산업/직업 자동코딩 시스템은 조사 대상자들이 응답한 방대한 양의 산업/직업을 설명하는 자연어 데이터에 통계 분류 코드를 자동으로 부여하는 시스템이다. 본 연구는 기존의 정보검색 기반의 산업/직업 자동코딩시스템과 다르게 딥러닝을 이용하여 색인 DB가 필요하지 않고 분류 수준에 상관없이 코드를 부여할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 자연어 처리에 특화된 딥러닝 기법인 KoBERT를 적용한 제안 모델은 인구주택총조사 산업/직업 코드 분류, 그리고 사업체기초조사 산업 코드 분류에서 각각 95.65%, 91.45%, 97.66%의 Top 10 정확도를 보인다. 제안한 모델 실험 후 향후 개선 가능성을 데이터/모델링 관점으로 분석한다.
#통계 분류 #융합 #산업/직업 자동코딩 #딥러닝 #Bi-LSTM #KoBERT

목차

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참고문헌 (20)

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Y. K. Kang. / 2001 / Automatic coding system for industry and occupation classification / The Korean Association for Survey Research. Fall Conference :33~45 google schola Population and Housing Census / Understanding of the Census google schola Statistics Korea / Statistics Korea Census on Establishments google schola 임희석 / 2004 / 정보검색 기법을 이용한 산업/직업 코드 자동 분류 시스템 / 컴퓨터교육학회 논문지 7(4):51~60 dbpia C. K. Woo / 2020 / A Study on Automatic Coding of Korean Standard Industrial Classification Based on Deep Learning google schola

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