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
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| 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.
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영문내용
(English Abstract) |
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