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이정한 (충남대학교) 하민수 (충남대학교) 지영익 (충남대학교) 민경주 (충남대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2024년도 추계종합학술대회 논문집 제28권 제2호
발행연도
2024.10
수록면
117 - 120 (4page)

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Classical Sino-Korean Poetry (漢詩), written in Chinese characters, follows structured formats and contains implicit, metaphorical expressions that challenge AI-based translation and topic classification. Traditional AI and deep learning approaches often struggle to validate results and incorporate user feedback effectively. This study aims to improve topic classification by first categorizing themes, then using n-gram analysis to assign weights based on word frequency. Poetic words of three syllables or fewer are selected per theme, with user feedback used to update the vocabulary and refine accuracy. By minimizing database access, real-time analysis and visualization of feedback are enabled to enhance classification.
#Topic Classification #n-gram analysis #User feedback #Ancient Sino-Korean Poetry #Data Visualization

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 개발 환경
Ⅲ. 한시 주제 분류
Ⅴ. 결론
References

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