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학술대회 프로시딩

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2020년도 인터넷정보학회 추계학술발표대회

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한글제목(Korean Title) 시맨틱 텐서공간모델과 어텐션 메커니즘을 활용한 자동 문서분류
영문제목(English Title) Automated Text Classification using Semantic Tensor Space Model and Attention Mechanism
저자(Author) 이길재   김한준   Gil-jae Lee   Han-joon Kim  
원문수록처(Citation) VOL 21 NO. 02 PP. 0135 ~ 0136 (2020. 10)
한글내용
(Korean Abstract)
텍스트데이터의 임베딩은 기계학습을 활용한 문서분류 모델의 성능에 큰 영향을 미친다. 임베딩 성능에 따라 단어 혹은 문서가 함축하는 의미나 특성을 더 정확하게 표현할 수 있기 때문이다. 최근까지 텍스트데이터 임베딩에 관한 연구가 지속되고 있지만, 대부분의 임베딩 모델들은 문서에 드러나지 않는 단어의 특성을 완전히 표현할 수 없는 문제점을 갖는다. 이에 본 논문은 위키피디아 페이지를 활용하여 문서를 임베딩하는 시맨틱 텐서공간모델을 사용하고, 번역을 비롯한 자연어처리 분야 전반에서 좋은 성능을 보이는 어텐션 메커니즘을 차용하여 문서분류 정확도를 높인 ‘텍스트 큐보이드 어텐션’ 모델을 제안한다.
영문내용
(English Abstract)
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