지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김남규
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 국민대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
이 논문의 연구 히스토리 (3)
- 이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
- 연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
- 이 논문의 연구 히스토리 확인하기
초록· 키워드
오류제보하기
다양한 소셜 네트워크 서비스가 등장하면서, 최근 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도, 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체간 카테고리 매핑을 수행하는 방안을 제시한다. 즉 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 분류 결과를 문서에 2차원 레이블(Label)로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치 한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질 학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다도 높게 나타나는 현상을 발견하였다.
목차
그림 목차 Ⅱ국문 요약 Ⅲ서론 1관련 연구 53. 제안 방법론 93.1. 연구 모형 93.2. 토픽 모델링을 통한 비정형 문서의 구조화 113.3. 1차 학습 및 분류 143.4. 2차 학습 및 분류 164. 실험 및 결과 194.1. 실험 개요 194.2. 단계별 실험 과정 및 중간 산출물 224.3. 실험 결과 분석 285. 결론 34참고문헌 37Abstract 42
최근 본 자료
댓글(0)
0