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딥러닝 기법을 활용한 산업/직업 자동코딩 시스템
An Automated Industry and Occupation Coding System using Deep Learning 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.12 no.4, 2021년, pp.23 - 30  

임정우 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  문현석 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  이찬희 (고려대학교 컴퓨터학과) ,  우찬균 (통계청 조사시스템관리과) ,  임희석 (고려대학교 컴퓨터학과)

초록
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본 산업/직업 자동코딩 시스템은 조사 대상자들이 응답한 방대한 양의 산업/직업을 설명하는 자연어 데이터에 통계 분류 코드를 자동으로 부여하는 시스템이다. 본 연구는 기존의 정보검색 기반의 산업/직업 자동코딩시스템과 다르게 딥러닝을 이용하여 색인 DB가 필요하지 않고 분류 수준에 상관없이 코드를 부여할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 자연어 처리에 특화된 딥러닝 기법인 KoBERT를 적용한 제안 모델은 인구주택총조사 산업/직업 코드 분류, 그리고 사업체기초조사 산업 코드 분류에서 각각 95.65%, 91.45%, 97.66%의 Top 10 정확도를 보인다. 제안한 모델 실험 후 향후 개선 가능성을 데이터/모델링 관점으로 분석한다.

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An Automated Industry and Occupation Coding System assigns statistical classification code to the enormous amount of natural language data collected from people who write about their industry and occupation. Unlike previous studies that applied information retrieval, we propose a system that does no...

주제어

표/그림 (7)

참고문헌 (20)

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