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NTIS 바로가기지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, v.26 no.1, 2020년, pp.1 - 21
정예림 (한국과학기술정보연구원 데이터분석본부) , 김지희 (한국과학기술정보연구원 데이터분석본부) , 유형선 (한국과학기술정보연구원 데이터분석본부 과학기술연합대학원대학교 과학기술경영정책학과)
With the rapid development of artificial intelligence technology, various techniques have been developed to extract meaningful information from unstructured text data which constitutes a large portion of big data. Over the past decades, text mining technologies have been utilized in various industri...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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Skip-gram이란? | Word2Vec의 학습 방식은 CBOW (Continuous Bag Of Words)와 Skip-gram 의 두 가지가 존재한다. CBOW는 주변 단어들을 입력받아 이로부터 중심(목표) 단어를 예측하는 방식이고, Skip-gram은 입력받은 단어를 중심으 로 주위에 같이 등장할 확률이 높은 단어들을 예 측하는 방식이다. 일반적으로 Skip-gram 학습 방 식이 정확성 등의 측면에서 더 우수한 성능을 보 이는 것으로 알려져 있다(Mikolov et al. | |
전수 조사에 비교할때, 표본 조사 방법의 장점은? | 표본 조사 방법은 샘플링한 기업의 매출액 정보나 설문 조사를 통한 예측을 바탕으로 전체 시장을 추정하는 방법으로(Jang et al., 2013), 전수 조사에 비해 조사가 수월하다 는 장점이 있지만 정확성을 향상시키기 위한 세심한 표본 설계와 추정 방법을 필요로 한다. Chun et al. | |
Word2Vec 알고리즘이 활용된 다양한 연구에는 어떤 것이 있는가? | Word2Vec 알고리즘은 벡터 공간을 활용한 분 산 표현을 통해 단어의 의미와 단어 간 관계를 효율적으로 추정하는 방법으로서 자연어 처리 분야에서 비약적인 정밀도 향상을 가능하게 하 며 다양한 분야의 연구에서 활용되어 왔다(Kim and Lee, 2015). 대표적으로 의미있는 정보나 시사점을 보다 효율적으로 검색하고 추출하기 위해 활용되거나(Heu, 2018; Ngo et al., 2016; Park et al., 2017), 특정 주제에 따라 특허, 신문기사, SNS, 상품 리뷰 등 다양한 종류의 문서를 분류하는데 활용되었다(Kim and Koo, 2017; Kim and Park, 2019; Lilleberg et al., 2015; Stein et al., 2019; Yang et al., 2019). 또한 사용자의 특성과 구매 실적, 기호 등에 따라 구매가 예상되는 상품 및 서비스를 추천해주는 상품 추천 분야 (Grbovic et al., 2015; Kang, 2019; Vasile et al., 2016), 긍/부정 태도와 사용자 의견 등을 분석하는 감성 분석 및 오피니언 마이닝(Heo and Ohn, 2017; Lee et al., 2017; Liu, 2017; Park and Lee, 2018; Xue et al., 2014) 등에도 활용되었다. 다른 한 방향으로 Word2Vec 모델은 영어 단어의 임베딩에 최적화되어있기 때문에 한국어 데이터를 적용할 때 부딪히게 되는 여러 가지 문제점들을 해결하고, 한국어에 적합하도록 모델을 개선하고 성능을 향상시키기 위한 연구들도 활발하게 진행되고 있는 추세이다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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