| 한글제목(Korean Title) |
텍스트 분류 기법의 발전 |
| 영문제목(English Title) |
Enhancement of Text Classification Method |
| 저자(Author) |
신광성
신성윤
Kwang-Seong Shin
Seong-Yoon Shin
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 01 PP. 0155 ~ 0156 (2019. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
Classification and Regression Tree (CART), SVM (Support Vector Machine) 및 k-nearest neighbor classification (kNN)과 같은 기존 기계 학습 기반 감정 분석 방법은 정확성이 떨어졌습니다. 본 논문에 서는 개선 된 kNN 분류 방법을 제안한다. 개선 된 방법 및 데이터 정규화를 통해 정확성 향상의 목적이 달성됩니다. 그 후, 3 가지 분류 알고리즘과 개선 된 알고리즘을 실험 데이터에 기초하여 비교 하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
Traditional machine learning based emotion analysis methods such as Classification and Regression Tree (CART), Support Vector Machine (SVM), and k-nearest neighbor classification (kNN) are less accurate. In this paper, we propose an improved kNN classification method. Improved methods and data normalization achieve the goal of improving accuracy. Then, three classification algorithms and an improved algorithm were compared based on experimental data. |
| 키워드(Keyword) |
Traditional Machine Learning
Support Vector Machine
k-Nearest Neighbor Classification
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