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Large-Scale Text Classification with Deep Neural Networks
저자
Jo, Hwiyeol; Kim, Jin-Hwa; Kim, Kyung-Min; Chang, Jeong-Ho; Eom, Jae-Hong; Zhang, Byoungtak
학술지명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
출판/발행연도
2017
주제
요약
본 연구는 대규모 텍스트 분류 문제에서 심층 신경망 모델(CNN, RNN, LSTM, GRU)의 성능을 비교 분석했습니다. 실험 결과, GRU가 가장 우수한 성능을 보였으며, CNN는 LSTM보다 나은 성능을 나타냈습니다. 이는 텍스트 분류가 시퀀스 정보보다는 feature 추출에 더 관련이 있음을 시사하며, feature 추출과 시퀀스 정보를 함께 고려하는 것이 중요함을 보여줍니다.
학술지 영향력
[정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지]
- KCI
- 0.25
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