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학술대회자료
저자정보
김덕기 (군산대학교) 온병원 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
499 - 503 (5page)

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뉴스 기사 분류에 관한 연구는 지속해서 이루어지고 있으며, 이에 따라 다양한 분류 알고리즘이 제안되고 있다. 본 연구에서는 KoBERT를 활용하여 한국어 뉴스 기사를 문맥 벡터로 변환한 후, 이를 기반으로 k-means++, DBSCAN, Hierarchical Clustering, EM Clustering 네 가지 클러스터링 알고리즘을 적용하여 분류하였다. 이후 ARI 평가 지표를 사용하여 각 알고리즘의 성능을 비교하였다. 실험 결과, EM Clustering이 가장 우수한 성능을 보였으며, Hierarchical Clustering, k-means++, DBSCAN 순으로 성능이 우수하였다.
#News Articles Classification #KoBERT #k-means++ #DBSCAN #Hierarchical Clustering #EM Clustering #PCA #ARI

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 클러스터링 기법
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
참고문헌

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