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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.2
- 수록면
- 203 - 214 (12page)
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최근 들어 기술개발 현황, 신규기술 분야 출현, 기술융합과 학제 공동연구, 기술의 트렌드 변화 등을 파악하기 위해 R&D 과제정보, 특허와 같은 기술문서의 분류정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 기술문서를 분류하기 위해 주로 텍스트마이닝 기법들이 활용되어 왔다. 그러나 기존 텍스트마이닝 방법들로 기술문서를 분류하기 위해서는 기술문서들을 대표하는 특징들을 직접 추출해야 하는 한계점이 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반의 BERT모델을 활용하여 기술문서들로부터 자동적으로 문서 특징들을 추출한 후, 이를 문서 분류에 직접 활용하는 모델을 제안하고, 이에 대한 성능을 검증하고자 한다. 이를 위해 텍스트 기반의 국가 R&D 과제 정보를 활용하여 BERT 기반 국가 R&D 과제의 중분류코드 예측 모델을 생성하고 이에 대한 성능을 평가한다.
목차
초록
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련연구
3. BERT 기반의 한국어 기술문서 분류 모델
4. 실험 구성 및 결과
5. 결론 및 시사점
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Devlin, J. / 2018 / BERT : Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding / arXiv:1810.04805
Jo, H. / 2015 / Large-scale text classification methodology with convolutional neural network / Proceedings of the 2015Korean Information Science Society Conference :792~794
김정미 / 2017 / Word2vec을 활용한 RNN기반의 문서 분류에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 27(6):560~565
Kim, Y. / 2014 / Convolutional neural network for sentence classification / Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) :1746~1751
Kim, Y. J. / 2007 / A study on NTIS standard code and classification service development / Proceedings of the 2007 Korea Contents Association Conference :376~380
Jo, H. / 2015 / Large-scale text classification methodology with convolutional neural network / Proceedings of the 2015Korean Information Science Society Conference :792~794
김정미 / 2017 / Word2vec을 활용한 RNN기반의 문서 분류에 관한 연구 / 한국지능시스템학회 논문지 27(6):560~565
Kim, Y. / 2014 / Convolutional neural network for sentence classification / Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) :1746~1751
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