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NTIS 바로가기Data Mining의 많은 적용분야에서는 대규모 데이터 베이스의 이용이 일반적이다. 그 응용분야의 대다수는 문서형식으로 된 아주 방대한 양의 정보를 담고 있다. 따라서 컴퓨터에 의해 제어되는 정보의 양이 많아지는 만큼 그것을 분석하고 이해하는데 있어서의 복잡성이 증가하게 된다. 비슷한 특성끼리의 자동 텍스트 분류는 오늘날 우리가 직면하고 있는 대량의 정보처리를 다루기 편하게 만든다. 자동 텍스트 분류의 세가지 단계 중 분류에서 사용되는 분류기에는 여러가지가 있다. 그 중에서 뛰어난 성능으로 support vector machine (SVM)이 널리 이용되고 있다. 이 논문에서는 SVM와 많은 부분을 공유하면서 추가적으로 ...
As the information which is controlled by the computer increases, it is made complicate to analyze and understand the information. Automatic Text Classification (TC) by their associates has greatly eased the control and processing of the massive volumes of information we face everyday. Among some of...
저자 | 조수진 |
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학위수여기관 | Korea Advanced Institute of Science and Technology |
학위구분 | 국내박사 |
학과 | Department of Mathematics Division of Applied Mathematics |
발행연도 | 2007 |
총페이지 | vi, 30p. |
키워드 | 확률 기반 분류기 텍스트 마이닝 Text Mining |
언어 | eng |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T11019709&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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