dcterms:abstract
  • 대부분의 자동분류기는 학습 도메인과 분류 도메인이 다를 경우 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 도메인이 바뀌어 나타난 새로운 자질은 학습에 반영돼 있지 않기 때문에 성능저하를 일으키는 것이다. 본 연구에서는 분류 모델이 갖추어야 할 중요한 기능인 주제 도메인 변경(domain transfer)에 대한 적응력을 평가하는 것을 주요 목적으로 한다. 평가는 널리 알려져 있는 분류 모델인 지지벡터기계(SVM), 베이지언(Bayesian), 카이제곱(CHI-squared) 모델과 장르 분류에 특화된 편차기반 모델[1,2]를 대상으로 도메인 변경시 변화하는 정확도를 측정하여 적응력을 분석하였다. 3개 주제로 구성된 문서로 학습하고 상이한 주제를 가진 실험문서에 대해 사설, 리뷰, 논문 3개 장르 범주로 분류한 결과, 편차기반 모델의 평균 정확도가 0.986으로 도메인 변경 적응력이 가장 우수했으며 다음으로 카이제곱, 지지벡터기계, 베이지언 모델 순으로 나타났다. 학습문서의 개수를 10건 정도로 최소화한 상태에서의 평가에서도 편차기반 모델은 평균 정확도가 0.933을 나타내어 학습문서의 수가 매우 적은 경우에도 도메인 변경 적응력이 좋은 것으로 판단되었다 (xsd:string)
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  • Analysis of Domain Adaptability of Genre-based Classification Models (xsd:string)
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  • born digital (xsd:string)
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  • 일반이용자 (xsd:string)
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  • 맹성현 (xsd:string)
  • 이용배 (xsd:string)
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  • 2021-01-12T20:34:09 (xsd:dateTime)
  • 2021-09-01T23:32:20 (xsd:dateTime)
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  • 11 p (xsd:string)
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  • application/pdf (xsd:string)
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  • 학술논문 (xsd:string)
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  • 국립중앙도서관 (xsd:string)
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  • http://www.dbpia.co.kr/view/ar_view.asp?arid=1670414 (xsd:string)
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  • 1229-6848 (xsd:string)
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  • 20110815 (xsd:string)
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  • 569.905 (xsd:string)
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nlon:keyword
  • 도메인 변경, 도메인 변경에 대한 적응력, 장르분류, domain transfer, domain adaptability, genre-based classification (xsd:string)
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  • 장르분류 모델의 도메인 변경에 따른 적응력 분석 / Yong-Bae Lee / Sung-Hyon Myaeng (xsd:string)
  • 장르분류 모델의 도메인 변경에 따른 적응력 분석 / Yong-Bae Lee / Sung-Hyon Myaeng / Yong-Bae Lee / Sung-Hyon Myaeng (xsd:string)
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  • 한국어 (xsd:string)
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  • 전자자료(Application) (xsd:string)
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  • 서울 (xsd:string)
  • 한국 (xsd:string)
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  • 한국정보과학회 (xsd:string)
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  • 요약 Abstract 1. 서론 2. 관련연구 3. 웹 문서 수집 4. 장르 분류 알고리즘 5. 도메인 변경을 통한 장르 분류 6. 결론 및 향후 연구 참고문헌 (xsd:string)
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  • 장르분류 모델의 도메인 변경에 따른 적응력 분석 (xsd:string)
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  • 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 (xsd:string)
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