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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이효진 (경기대학교 문헌정보학과)
저널정보
한국문헌정보학회 한국문헌정보학회지 한국문헌정보학회지 제58권 제3호
발행연도
2024.8
수록면
65 - 89 (25page)
DOI
http://doi.org/10.4275/KSLIS.2024.58.3.065

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본 연구는 한국어 사전학습 모델을 활용하여 뉴스 기사를 주제, 장르, 지역별로 각각 분류하는 모델을 구축하였다. 이를 위해 국내 언론사의 분류체계를 참고하여 새로운 뉴스 기사 분류체계를 설계하였다. 주제 및 장르 분류 모델은 대분류와 중분류 모델을 연결한 계층적 구조의 분류 모델로 구현하여 카테고리 통합 모델의 성능과 비교하였다. 평가 결과, 계층적 구조의 분류 모델은 모호하거나 중복된 카테고리에서 카테고리 통합 모델보다 더 명확한 분류를 수행할 수 있다는 이점이 있었다. 뉴스 기사의 지역적 분류를 위해서는 18개의 카테고리에 대하여 분류를 수행하는 모델을 구축하였으며 지역 관련 뉴스 기사의 경우, 지역적 특성이 본문에 명확히 드러나 높은 성능을 기록할 수 있었다. 본 연구는 주제, 장르, 지역의 다각적인 측면에서 뉴스 기사를 효과적으로 분류할 수 있음을 보여주었으며, 이를 통해 사용자 요구에 부합하는 다차원적 뉴스 기사 분류 서비스의 가능성을 제시한 점에서 의의가 있다.
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