학술논문
한의학 고문헌 데이터 분석을 위한 단어 임베딩 기법 비교: 자연어처리 방법을 적용하여
이용수 33
- 영문명
- Comparison between Word Embedding Techniques in Traditional Korean Medicine for Data Analysis: Implementation of a Natural Language Processing Method
- 발행기관
- 대한한의학원전학회
- 저자명
- 오준호(Oh Junho)
- 간행물 정보
- 『대한한의학원전학회지』32권 1호, 61~74쪽, 전체 14쪽
- 주제분류
- 의약학 > 한의학
- 파일형태
- 발행일자
- 2019.02.28
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국문 초록
영문 초록
Objectives : The purpose of this study is to help select an appropriate word embedding method when analyzing East Asian traditional medicine texts as data.
Methods : Based on prescription data that imply traditional methods in traditional East Asian medicine, we have examined 4 count-based word embedding and 2 prediction-based word embedding methods. In order to intuitively compare these word embedding methods, we proposed a prescription generating game and compared its results with those from the application of the 6 methods.
Results : When the adjacent vectors are extracted, the count-based word embedding method derives the main herbs that are frequently used in conjunction with each other. On the other hand, in the prediction-based word embedding method, the synonyms of the herbs were derived.
Conclusions : Counting based word embedding methods seems to be more effective than prediction-based word embedding methods in analyzing the use of domesticated herbs.
Among count-based word embedding methods, the TF-vector method tends to exaggerate the frequency effect, and hence the TF-IDF vector or co-word vector may be a more reasonable choice. Also, the t-score vector may be recommended in search for unusual information that could not be found in frequency. On the other hand, prediction-based embedding seems to be effective when deriving the bases of similar meanings in context.
목차
I. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
키워드
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