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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.1
- 수록면
- 41 - 46 (6page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.1.41
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최근, 빅데이터 분석은 기계학습의 발전에 따른 다양한 기법들을 이용할 수 있다. 현실에서 수집된 빅데이터는 단어 간의 관계성에 대한 의미적 분석을 바탕으로 같거나 유사한 용어에 대한 자동화된 정제기법이 부족하다. 빅데이터는 일반적인 문장으로 기술되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 문장의 형태소 분석과 의미를 이해해야 할 필요가 있다. 이에 자연어를 분석하기 위한 기법인 NLP는 단어의 관계성과 문장을 이해할 수 있다. 본 논문에서는 빅데이터에서 추출된 문장에서 단어를 추출하여 단어 간의 연관 관계를 생성하는 방법을 연구한다. 이에 트랜스포머 기술을 이용한다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 시스템
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
J. M. Jo, “Effectiveness of Normalization Pre-Processing of Big Data to the Machine Learning Performance,” The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences, vol. 14, no. 3, pp. 547-552, Jun. 2019. DOI: 10.13067/JKIECS.2019.14.3.547.
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