2019년 추계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
딥러링 융합을 이용한 텍스트 분류 및 응용 |
| 영문제목(English Title) |
Text Classification and Application of Fusion of Deep Learning |
| 저자(Author) |
신성윤
신광성
이현창
Seong-YoonShin
Kwang-Seong Shin
Hyun-Chang Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0695 ~ 0696 (2019. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
이 논문은LSTM(Long-Short Term Memory network)및CNN딥러닝 방법에 기반한 융합 모델을 제안하고 다중 카테고리 뉴스 데이터 세트에 적용하여 좋은 결과를 달성한다. 실험에 따르면 딥 러닝을 기반으로 한 융합 모델이 텍스트 정서 분류의 정확성과 정확성을 크게 향상시켰다. 이 방법은 모델을 최적화하고 모델의 성능을 향상시키는 중요한 방법이 될 것이다. |
영문내용
(English Abstract) |
This paper proposes a fusion model based on Long-Short Term Memory networks (LSTM) and CNN deep learning methods, and applied to multi-category news datasets, and achieved good results. Experiments show that the fusion model based on deep learning has greatly improved the precision and accuracy of text sentiment classification. This method will become an important way to optimize the model and improve the performance of the model. |
| 키워드(Keyword) |
LSTM
CNN
deep learning
multi-category
accuracy
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