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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
장한솔 (교원) 이재민 (교원) 신재욱 (교원) 이규진 (교원)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
187 - 190 (4page)

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자연어 처리 분야에서 유사도를 측정하는 연구는 많이 진행되고 있으나 이는 대부분 문장 간의 문맥을 고려하는 방식이다. 주소와 같이 문맥이나 의미적인 연관 관계를 파악할 필요가 없는 경우에는 효과적이지 않다. 본 논문에서는 텍스트 데이터의 유사도 측정에 많이 활용되는 Cosine Similarity와 Jaccard Similarity로 주소 간의 유사도를 측정하였다. 그다음으로 주소의 숫자 부분을 추출하여 Euclidean Similarity로 유사도를 계산함으로써 본 논문에서 제시하는 방법론의 효과를 확인하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 분석 방법
Ⅲ. 결론
참고문헌

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