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[국내논문] 기계학습을 활용한 소셜 텍스트의 주요 정보 추출 기법
Extracting Significant Information from Social Text using Machine Learning 원문보기

한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회, 2016 Oct. 27, 2016년, pp.742 - 745  

김소현 (서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학부) ,  김한준 (서울시립대학교 전자전기컴퓨터공학부)

초록
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빅데이터 시대를 맞이하여 텍스트마이닝과 오피니언마이닝의 활용도가 커지고 있는 시점에서 소셜 네트워크 데이터로부터 유용한 데이터를 추출하는 작업은 매우 중요하다. 이에 본 논문은 블로그 HTML 문서에서 추출한 태그 특징에 로지스틱 회귀 및 앙상블 기법을 적용하여 본문을 포함하는 태그를 분류하는 모델을 구성한 뒤 태그의 깊이 특징을 이용하여 주요 본문을 찾는 방법을 제안한다. 직접 수집한 데이터를 이용한 실험에서 태그 분류 정확도가 0.990, 본문을 찾아낸 문서의 비율이 80.5%로 나왔다.

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