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저자정보
권순보 (한국교원대학교) 유진은 (한국교원대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제33권 제6호
발행연도
2022.11
수록면
991 - 1,006 (16page)
DOI
10.7465/jkdi.2022.33.6.991

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자연어 처리 기법은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 지속적으로 발전하고 있다. 특히 텍스트를 통해 진행되는 온라인 진로상담이 자연어 처리 기법과 접목이 필요한 분야 중 하나라 할 수 있다. 온라인 진로상담은 시간과 공간의 제약 없이 진로상담 전문가와 상담이 가능하다는 장점이 있다. 온라인 진로상담 진행에 있어 내담자가 가진 상담 유형을 적절하게 파악하고 진단하는 것은 각 유형별로 내담자가 가진 고민을 정리하고 새로운 상담 자료를 분류하는 데 도움이 된다. 본 연구에서는 커리어넷 진로상담 게시판에 중 · 고등학생들이 올린 진로상담 텍스트 4,412건을 웹크롤링으로 수집한 후 4개의 유형으로 정리하였다. BERT와 FastText로 분류한 결과, BERT의 시험 데이터에 대한 예측 정확도가 FastText에 비해 높았다. 범주별로 산출한 정밀도, 재현율, F1-score에서도 BERT는 FastText보다 좋은 결과을 보였으며, 특히 사례 수가 적은 범주의 경우 월등하게 우수한 성능을 보였다. 본 연구는 교육학 자료에 딥러닝 기법을 적용하여 자연어 처리 분석을 수행했다는 점에서 의의가 있다. 상담 유형의 자동 분류를 통해 상담자의 업무 경감을 꾀할 수 있으며, 챗봇 개발의 전단계로도 활용 가능하다. 범주 오분류 문제와 같은 후속 연구 주제 또한 제안하였다.
#온라인 진로상담 #텍스트 자료 분석 #BERT #FastText #Online career counseling #text data analysis

목차

요약
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실험 결과
4. 결론
References
Abstract

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