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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김동성 (이화여자대학교)
저널정보
한국언어정보학회 언어와 정보 언어와 정보 제23권 제2호
발행연도
2019.7
수록면
23 - 43 (21page)
DOI
https://doi.org/10.29403/LI.23.2.2

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According to Biber (1993) and Biber and Conrad (2009), multiple dimensional approach on several bi-polar features can classify genres founds in texts. Problem is that the process between feature extraction and statistical model building is exhaustively applicable when the machine learning system is dependent on frequency based language models. Following the machine learning approach of Kanaris and Stmatatos (2007), nearly 8,000 frequency-based models are used to induce genre distinction. If their whole process is not successful, they have to exhaustively redo the classification process. Upon such problem, we used a word embedding language model in order to deal feature extraction and model building at the same time. Among several word embedding models, our research is based on Doc2Vec model which captures paragraph feature of texts. We used the genre distinctions from the Project Gutenberg, deviding text databases into three parts in revealing distributional characteristics of linguistic features. Our method for detecting text genre is convenient in process as well as accurate in capturing feature distribution of text genre.
#Text genre #word embedding #corpus linguistics #deep learning #machine learning

목차

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참고문헌 (15)

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오일석 / 2017 / 기계학습 / 한빛아카데미 google schola 이건명 / 2018 / 인공지능 / 생능출판사 google schola Biber, Douglas / 1993 / The multi-dimensional approach to linguistic analyses of genre variation / Computers and the Humanities 26:331~345 google schola Biber, Douglas / 2009 / Register, Genre, and Style / Cambridge University Press google schola Denes, Peter / 1963 / The Speech Chain / Worth Publishers google schola

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