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텍스트마이닝 기법을 활용한 기술과 산업분류 코드 연계모형 구축
A Linkage Model Building for Technology and Industry Classification Code using Text Mining Techniques 원문보기

보고서 정보
주관연구기관 동국대학교
DongGuk University
연구책임자 이영섭
참여연구자 김하빈 , 강인경 , 동경진
보고서유형최종보고서
발행국가대한민국
언어 한국어
발행년월2015-11
주관부처 미래창조과학부
KA
사업 관리 기관 한국과학기술정보연구원
Korea Institute of Science and Technology Information
등록번호 TRKO201600000569
DB 구축일자 2016-04-16
키워드 기술분류,산업분류,텍스트마이닝,자연어 처리,토픽 모델링Technology Code,Industry Code,Text Mining,Natural Language Processing,Topic Modeling

초록 ▼

한국산업분류(KSCI) 설명집에 대한 텍스트 크롤링 및 전처리 실시
- J열: 출판, 방송통신 및 정보서비스업에 대한 설명집 크롤링 및 전처리 실시
- C열: 제조업에 대한 설명집 크롤링 및 전처리 실시
형태소 분석을 위한 관련 분야 한글 사전 정리
형태소 분석기를 이용한 명사추출 실시
추출된 명사 목록을 이용하여 불용어 처리 등 텍스트 처리 기법을 활용한 정확도 향상
구축된 토픽과 새로 입력되는 설명(Query) 사이의 매칭 알고리즘 개발
- 텍스트 벡터 사이의 코사인 유사도 산출 방법 연구<

Abstract

목차 Contents

  • 표지 ... 1
  • 제출문 ... 2
  • 보고서 요약서 ... 3
  • 요약문 ... 4
  • Summary ... 5
  • Contents ... 6
  • 목차 ... 7
  • 표목차 ... 8
  • 그림목차 ... 9
  • 제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 10
  • 제 1 절 연구사업 배경 ... 10
  • 제 2 절 연구사업 목표 ... 10
  • 제 2 장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 12
  • 제 1 절 J열 자료를 이용한 분석방법 정규화 ... 12
  • 1. 자료 선정 및 전처리 ... 12
  • 2. 자연어 처리 ... 15
  • 3. 토픽 모형 구축 ... 16
  • 4. 유사도 계산 ... 17
  • 제 2 절 C열 자료를 이용한 토픽 모형 구축 ... 19
  • 1. 자료 선정 및 전처리 ... 19
  • 2. 코사인 유사도 산출 알고리즘 개선 ... 20
  • 3. 형태소 분석 결과 개선을 위한 사전(dictionary) 개선 ... 21
  • 4. 세분류 토픽 모형 구축 ... 21
  • 5. 토픽 모형 활용 방안 ... 22
  • 제 3 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 23
  • 1. 대표성과(1~2개 내외) ... 23
  • 2. 성과목표 및 달성도 ... 23
  • 제 4 장 연구개발결과의 활용계획 ... 24
  • 제 1절 성과 분석 ... 24
  • 1. 정성적 성과 ... 24
  • 2. 정량적 성과 ... 24
  • 제 2절 기대성과 및 성과 활용 방안 ... 24
  • 1. 기대성과 ... 24
  • 2. 성과 활용 방안 ... 25
  • 참고문헌 ... 26
  • [부록] 제조업 (C열) 자료를 활용하여 구축한 최종 토픽 모형 ... 27
  • 끝페이지 ... 66

표/그림 (16)

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