2020년 컴퓨터종합학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
워드 임베딩 전이학습을 이용한 새로운 화물운송주선업자부호 분류 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A New Forwarder Code Classification Method using Word Embedding Transfer Learning |
| 저자(Author) |
Young-Hak Kim
Sung-Ho Bae
김영학
배성호
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 47 NO. 01 PP. 0646 ~ 0648 (2020. 07) |
한글내용
(Korean Abstract) |
본 연구는 딥러닝 전이학습 워드 임베딩과 컨볼루션을 이용하여 화물운송주선업자 영문부호 분류의 정확도를 매우 높은 수준으로 끌어올 수 있는 기법을 제안한다. 현행 화물운송주선업자 부호 매칭은 룰 기반의 문자열 비교를 이용한 방식으로 수 년간 누적한 데이터를 이용하여 동일 화물운송주선업자에 대해 다양한 패턴의 문자열을 생성하고 이를 비교 검색하여 분류하는 방식을 사용하고 있으나 정확도 개선에 한계가 있다. 본 연구는 14개월의 누적 건의 화물운송주선업자 영문 명과 영문 주소를 이용하여 학습 데이터와 검증 데이터를 8:2의 비율로 나누고 학습과 검증에 사용하지 않은 별도의 데이터를 이용하여 테스트를 수행하였다. 연구에 사용한 데이터는 특별한 전처리를 하지 않았다. 워드 임베딩과 컨볼루션을 쌓고 사전학습한 자연어 모델을 기반으로 전이학습을 수행한 모델이 약 98.5%로 성능이 가장 뛰어났다. 본 연구의 결과는 자연어가 아닌 특정 도메인의 문자열 분류도 워드 임베딩 전이학습을 이용하여 높은 성능으로 분류가 가능함을 보인다. |
영문내용
(English Abstract) |
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