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알파벳만을 학습해서 문서를 분류해내는 인공지능

*기타 제목 후보 (?)

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2016년 3명의 연구진이 단어가 아닌 알파벳으로 문서를 분류하는 인공지능에 관한 논문을 발표했다.

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본 논문은 문서 분류를 위해 아래와 같은 새로운 접근을 시도했다.

2) 입력값의 최소단위로 단어 대신 알파벳을 사용

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1) 1D CNN (1- Dimensional Convolutional Neural Network)

1차원 CNN은 필터가 데이터를 따라 한 축으로 이동하기 때문에 효과적으로 텍스트 분석을 수행할 수 있다.

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2) 알파벳의 벡터화

기존 연구들은 단어를 중심으로 벡터화를 시켰지만,

본 논문에서는 더 raw한 수준의 알파벳을 벡터화시켰다.

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알파벳 수준으로 벡터화 된 데이터와 CNN을 활용해 모델을 학습시켜 문서를 분류한다.

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텍스트에 CNN을 적용하면 통사, 의미구조에 대한 지식 없이

약간의 수정으로도 여러 언어에 적용될 수 있다.

또한 오탈자, 이모티콘 등에 강하다는 장점이 존재한다

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그러나 이러한 장점에도 불구하고 한계가 존재했다.

데이터셋의 크기나 대소문자 구별 여부에 따라 모델의 성능이 달라졌기 때문에,

실험을 통해 데이터셋에 가장 적합한 모델을 찾아야 한다.

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그럼에도 이 연구는 많은 의의를 지닌다.

자연어처리를 위해 단어 기반의 CNN을 사용하던 기존 방식을 벗어나

알파벳을 통해 근본적인 언어 구조의 특징을 추출하고자 한 최초의 연구이기 때문이다.

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character cnn에 대해 더 알아보고 싶다면?

논문

Word-based ConvNets <Convolutional Neural Networks for Sentence Classification>

CNN in NLP <Character-level Convolutional Networks for Text Classification>