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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.11
- 수록면
- 31 - 41 (11page)
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Text classification has been studied for a long time in the Natural Language Processing field. In this paper, we propose an article- and paragraph-level genre classification system using Word2Vec-based LSTM, GRU, and CNN models for large-scale English corpora. Both article- and paragraph-level classification performed best in accuracy with LSTM, which was followed by GRU and CNN in accuracy performance. Thus, it is to be confirmed that in evaluating the classification performance of LSTM, GRU, and CNN, the word sequential information for articles is better than the word feature extraction for paragraphs when the pre-trained Word2Vec-based word embeddings are used in both deep learning-based article- and paragraph-level classification tasks.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Related Works
III. Deep Learning-based Article- and Paragraph-level Genre ClassificationSystem
IV. Experiment
V. Conclusions
REFERENCES
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[인터넷자원] - / / Sejong Corpus
[단행본] - J. Swales / 1990 / Genre Analysis: English in Academic and Research Settings / Cambridge University Press
[단행본] - D. Biber / 1988 / Variation across Speech and Writing / Cambridge University Press
[학술지(정기간행물)] - D. M. Blei / 2012 / Probabilistic Topic Models / Communications of the ACM 55 (4) : 77 ~ 84
[인터넷자원] - / / Sejong Corpus
[단행본] - J. Swales / 1990 / Genre Analysis: English in Academic and Research Settings / Cambridge University Press
[단행본] - D. Biber / 1988 / Variation across Speech and Writing / Cambridge University Press
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