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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
모경현 (고려대학교) 박재선 (고려대학교) 장명준 (고려대학교) 강필성 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제44권 제3호
발행연도
2018.6
수록면
180 - 188 (9page)
DOI
10.7232/JKIIE.2018.44.3.180

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

단어와 자소 기반 합성곱 신경망을 이용한 문서 분류
모경현 ,  박재선 ,  장명준 외 1명 대한산업공학회지 2018.06 학술저널
단어와 자소 부호화 정보를 활용한 합성곱 신경망 기반 문서 분류
모경현 산업경영공학과 2018.01 학위논문

2017

단어와 자소 기반 합성곱 신경망을 이용한 문서 분류
모경현 ,  박재선 ,  장명준 외 1명 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 2017.11 학술대회자료

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Documents classification aims to analyze keywords or contextual meanings from a given document and classify them into specific categories. In order to successfully perform document classification, it is necessary to accurately extract the word information included in a given document. However, there are many variations of Korean words depending on the types of postposition, rooting and ending. In the case of online documents, these variations become even more severe. Considering the characteristics of these Korean documents, in this paper we propose a document classification method using both word and character information. By using character information, it is possible to consider information that was difficult to express by word set such as typos and emoticons in the document classification process. This model, which combines the features of the whole sentence obtained from the word information and the local features obtained from the character information, experimentally confirmed that it has higher classification performance than the existing models using only word information.
#Document Classification #Convolutional Neural Network #Word Embedding #Character Embedding #Naïve bayes #Logistic Regression

목차

1. 서론
2. 선행연구
3. 방법론
4. 실험
5. 실험결과
6. 결론 및 활용방안
참고문헌

참고문헌 (25)

참고문헌 신청
Brill, E. and Moore, R. C. (2000), An improved error model for noisy channel spelling correction, The Proceedings of the 38th Annual Meeting on Association for Computational Linguistics. Girshick, R. (2015), Fast R-CNN, The Computer Vision (ICCV), 2015 IEEE International Conference on. He, K., Zhang, X., Ren, S., and Sun, J. (2014), Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition, The european conference on computer vision, 346-361. He, K., Zhang, X., Ren, S., and Sun, J. (2016), Deep residual learning for image recognition, The Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition, 770-778. Hosmer Jr, D. W., Lemeshow, S., and Sturdivant, R. X. (2013), Applied logistic regression, John Wiley & Sons, 398.

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