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딥러닝을 이용한 지역 컨텍스트 검색

조회 수 253 추천 수 0 2018.08.10 15:32:05
깊은바다 *.68.247.188


ConA ì§ì­ 컨íì¤í¸ ë¶ì ëª¨ë¸ Local DB ì ì£¼íì¥ë§ì Context-aware Analysis Model S1: ìì´ë¤ê³¼ ë¹ì¼ì¹ê¸°ë¡ ì ì£¼ë¥¼ ë¤ëìì´ì S2: ìì´ë¤ êµì¡ìë ìµì ì ì¥ì S3: ë¹ì¤ëë  ì´ì¹ìë...

 

https://www.slideshare.net/deview/221-67605830

 

 

 

지역 컨텍스트란 여행지의 구체적인 정보를 말하는 것으로 찾는 목적(힐링, 일출), 동행자(애인, 아이), 분위기(재밌는, 이국적), 토픽(전망대, 둘레길) 등으로 나누어집니다. 웹페이지나 블로그의 글을 지역 컨텍스트에 따라 분류하고 사용자가 입력한 문장에 가장 적합한 글을 먼저 보여줍니다. 예를 들어, '아이와 함께 편한게 쉬다 올 수 있는 곳'이라고 물어보면 '동행자(아이) / 목적(휴식)'으로 지역 컨텍스트를 검색합니다.

 

이를 위해서는 우선 웹에 올려진 글들을 카테고리별로 분류하는 것이 필요합니다. 기존에는 룰베이스 방식의 자연어처리를 사용했는데 이를 딥러닝으로 구현한 방법을 설명하고 있습니다. CNN과 LSTM의 두 가지 방식을 조합하여 개발했다고 합니다. 그런데 지금 네이버에서 이런 기능이 적용되고 있는지는 모르겠네요.

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