DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 김현종 | ko |
dc.contributor.author | 유승의 | ko |
dc.contributor.author | 이철호 | ko |
dc.contributor.author | 남광우 | ko |
dc.date.accessioned | 2021-03-08T07:30:12Z | - |
dc.date.available | 2021-03-08T07:30:12Z | - |
dc.date.created | 2021-03-03 | - |
dc.date.created | 2021-03-03 | - |
dc.date.issued | 2020-09 | - |
dc.identifier.citation | 한국산학기술학회논문지, v.21, no.9, pp.345 - 351 | - |
dc.identifier.issn | 1975-4701 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/281362 | - |
dc.description.abstract | 행정기관은 정책 대응성을 제고하기 위해 빅데이터 분석에 관심을 기울이고 있다. 빅데이터 중 뉴스 기사는 정책 이슈와 정책에 대한 여론을 파악하는데 중요한 자료로 활용될 수 있다. 한편으로 새로운 온라인 매체의 등장으로 뉴스 기사의 생산은 급격히 증가하고 있어 문서 자동분류를 통해 기사를 수집할 필요가 있다. 그러나 기존 뉴스 기사의 범주와 키워드 검색방법으로는 특정 행정기관 및 부서별로 업무에 관련된 기사를 자동적으로 수집하는 것에 한계가 있었다. 또한 기존의 지도학습 기반의 분류 기법은 다량의 학습 데이터가 필요한 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 행정부서의 업무특징을 포함한 분류사전을 활용하여 기사의 분류를 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 행정기관의 업무와 신문기사를 Word2Vec와 토픽모델링 기법으로 부서별 특징을 추출하여 분류사전을 생성하고, 행정 부서별로 신문기사를 자동분류 한 결과 71%정도의 정확도를 얻었다. 본 연구는 행정부서별 신문기사를 자동분류하기 위해 부서별 업무 특징 추출 방법과 비지도학습 기반의 자동분류 방법을 제시하였다는 학문적⋅실무적 기여점이 있다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.publisher | 한국산학기술학회 | - |
dc.title | 비지도학습 기반의 행정부서별 신문기사 자동분류 연구 | - |
dc.title.alternative | A Study on Automatic Classification of Newspaper Articles Based on Unsupervised Learning by Departments | - |
dc.type | Article | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.citation.volume | 21 | - |
dc.citation.issue | 9 | - |
dc.citation.beginningpage | 345 | - |
dc.citation.endingpage | 351 | - |
dc.citation.publicationname | 한국산학기술학회논문지 | - |
dc.identifier.doi | 10.5762/KAIS.2020.21.9.345 | - |
dc.identifier.kciid | ART002628402 | - |
dc.contributor.localauthor | 이철호 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 김현종 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 유승의 | - |
dc.contributor.nonIdAuthor | 남광우 | - |
dc.description.isOpenAccess | N | - |
dc.subject.keywordAuthor | Automatic Classification | - |
dc.subject.keywordAuthor | Unsupervised Learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | Classification Glossary | - |
dc.subject.keywordAuthor | Newspaper | - |
dc.subject.keywordAuthor | Departments | - |
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