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저자정보
JinGyu Park (Hanbat National University) HwaYeon Kim (Hanbat National University) Hyoung-Geun Kim (U-CORE System Co) Tae-Ki Ahn (Korea Railroad Research Institute) Hyunbean Yi (Hanbat National University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제23권 제7호(통권 제172호)
발행연도
2018.7
수록면
19 - 26 (8page)

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This paper presents a structuring process of unstructured social network service (SNS) messages on rail services. We crawl messages about rail services posted on SNS and extract keywords indicating date and time, rail operating company, station name, direction, and rail service types from each message. Among them, the rail service types are classified by machine learning according to predefined rail service types, and the rest are extracted by regular expressions. Words are converted into vector representations using Word2Vec and a conventional Convolutional Neural Network (CNN) is used for training and classification. For performance measurement, our experimental results show a comparison with a TF-IDF and Support Vector Machine (SVM) approach. This structured information in the database and can be easily used for services for railway users.
#Data Structuring #Deep neural network #Information of Rail services #Social network service #Text mining

목차

Abstract
I. Introduction
II. The Proposed Scheme
III. Experimental results
IV. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (13)

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