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지지벡터기계(Support Vector Machines)를 이용한 한국어 화행분석
은종민, 이성욱, 서정연, En. Jongmin, Lee. Songwook, Seo. Jungyun 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 4 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2005, No.0 365-368 (4 pages)
본 연구에서는 지지 벡터 기계(Support Vector Machines)를 이용하여 한국어 대화의 화행을 분석하는 방법을 제안한다. 우리는 발화의 어휘 및 품사와 이진 품사 쌍을 문장 자질로 사용하고 이전 발화의 문맥을 문맥 발화로 사용한다. 카이 제곱 통계량을 이용해 적절한 자질을 선택하고 선택된 자질로 지지 벡터 기계를 학습하였다. 학습된 지지 벡터 기계 분류기를 이용하여 각 발화의 화행을 분석하였다. 호텔 예약 영역의 말뭉치에 대해 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 약 $90.54\%$의 정확률을 얻었다. -
Support Vector Machine을 이용한 고객구매예측모형
안현철, 한인구, 김경재, Ahn. Hyun-Chul, Han. In-Goo, Kim. Kyoung-Jae 한국지능정보시스템학회 한국 지능정보시스템학회논문지 13 Pages
한국지능정보시스템학회 한국 지능정보시스템학회논문지 2005, Vol.11 No.3 69-81 (13 pages)
활용한 고객구매예측모형이 널리 적용되고 있다. 하지만 전통적인 기법의 경우, 정확도가 상대적으로 떨어지거나 혹은 모형의 구축 및 유지관리가 어렵다는 문제가 종종 제기되어 왔다. 이에 본 연구에서는 기존 모형의 문제점을 개선하기 위한 대안으로, 매우 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 고객구매예측모형을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 고객구매예측의 도구로써 SVM의 적합성을 판단하기 위하여 전통적인 기법인 로지스틱 회귀분석, 인공신경망과... -
Corporate Credit Rating based on Bankruptcy Probability Using AdaBoost Algorithm-based Support Vector Machine
신택수, 홍태호, Shin. Taek-Soo, Hong. Tae-Ho 한국지능정보시스템학회 지능정보연구 17 Pages
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 2011, Vol.17 No.3 25-41 (17 pages)
년간 SVM(support vector machines)기법은 패턴인식 또는 분류의사결정문제를 위한 분석기법으로서 기존의 데이터마이닝 기법과 비교할 때, 매우 높은 성과를 갖는 것으로 인식되어 왔다. 더 나아나 많은 연구자들은 SVM기법이 1980년대 이후 대표적인 예측 및 분류모형으로 인정받은 인공신경망기법(ANNs : Artificial Neural Networks)에 비해 더 성과가 좋다는 사실을 실증적으로 입증해 왔다(Amendolia et al., 2003; Huang et al., 2004, Huang et al., 2005; Tay and Cao, 2001; Min and Lee, 2005; Shin et al., 2005; Kim, 2003).... -
Kernel Relaxation과 동적 모멘트를 조합한 Support Vector Machine의 학습 성능 향상
김은미, 이배호, Kim. Eun-Mi, Lee. Bae-Ho 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 10 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2002, No.0 735-744 (10 pages)
본 논문에서는 커널완화법과 동적모멘트를 이용한 support vector machines의 학습성능 개선을 제안하였다. 제안된 학습 방법은 기존의 정적모멘트와는 달리 수렴 정도에 따라 현재의 학습에 과거의 학습 속성을 반영하는 동적모멘트 방법이다. 기존의 정적 상수로 정의된 모멘트가 전체 학습에 동등하게 영향을 주는 반면 제안된 동적모멘트를 이용한 학습방법은 학습 수행에 따라 동적으로 모멘트를 변경함으로써 수렴속도와 학습 성능을 효과적으로 제어할 수 있다. 제안된 학습법을 support vector machine의 새로운 순차 학습 방법인... -
회귀용 Support Vector Machine의 성능개선을 위한 조합형 학습알고리즘
조용현, 박창환, 박용수, Jo. Yong-Hyeon, Park. Chang-Hwan, Park. Yong-Su 한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 8 Pages
한국정보처리학회 정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B 2001, No.0 477-484 (8 pages)
본 논문에서는 회귀용 support vector machine의 성능 개선을 위한 모멘텀과 kernel-adatron 기법이 조합형 학습알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습알고리즘은 supper vector machine의 학습기법인 기술기상승법에 발생하는 최적해로의 수렴에 따란 발진을 억제하여 그수렴속도를 좀 더 개선시키는 모멘텀의 장점과 비선형 특징공간에서의 동작과 구현의 용이성을 갖는 kernel-adatorn 알고리즘의 장점을 그대로 살린 것이다. 제안된 알고리즘의 support vector machine을 1차원과 2차원 비선형 함수 회귀에 적용하여 시뮬레이션한 결과,...