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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울시립대학교 Korea Forest Research Institute |
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연구책임자 | 김한준 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2016-10 |
과제시작연도 | 2015 |
주관부처 | 미래창조과학부 Ministry of Science, ICT and Future Planning |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO201700011232 |
과제고유번호 | 1711024856 |
사업명 | 중견연구자지원 |
DB 구축일자 | 2017-10-12 |
키워드 | 텍스트마이닝.빅 데이터.온톨로지.데이터마이닝.데이터베이스.기계학습.텍스트 모델.맵리듀스.정보검색.Text Mining.Big Data.Ontology.Data Mining.Database.Machine Learning.Text Model.MapReduce.Information Retrieval. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201700011232 |
□ 연구의 목적 및 내용
본 연구의 최종 목표는, 텍스트 문서를 표현하는 3차원 큐보이드 형태의 ‘시멘틱 큐보이드 모델’을 제안하고, 이를 기반으로 ‘대용량 텍스트마이닝 프레임워크’를 개발하는 것이다.
□ 연구결과
- 텍스트 큐보이드의 모델링 및 생성 알고리즘의 설계
- 텍스트 큐보이드 연산자의 정의 및 이를 위한 대수 이론 체계의 정립
- 텍스트 큐보이드의 저장 포맷의 최적화 및 증식 방안의 연구
- World Knowledge 수준의 온톨로지의 가공 및 개념 도메인 정의 알고리즘의 설계
□ Purpose&contents
Our goal is to develop a text mining platform to effectively large text data, which is designed with a special text representation model called ‘semantic text cuboid model’ (or semantic tensor space model)
□ Result
- To model the text cuboid and design its generation
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