정보검색과 정보분석
지금까지의 정보의 내용을 쉽고 간략히 전달하거나 검색에 활용하기 위한 분석 가공 방법으로 초록 작성(abstracting), 색인 작성(indexing), 분류(classifying), 추록 작성(extracting) 등이 가장 적합한 것으로 알려져 있다. 정보 처리 기기 및 처리 기술을 이용하여 대부분 인력에 의존하던
정보검색(information retrieval)ꡑ이 그 핵심이라고 할 수 있다. 정보 검색은 가공되지 않은 데이터들에서 가치 있는 정보를 추출한다는 뜻으로 검색이란 용어를 ‘찾다 = search'는 의미에서 한층 강화한 '선택해 찾는다 = retrieval'라고 여겨지고 있다. 윤종완, 2004.1, 디지털 라이프 기획 「외산을 물리치는
처리 기법이 주류를 이뤘다. 하지만 최근에는 딥 러닝과 딥 러닝 기반의 자연어처리가 방대한 텍스트로부터 의미 있는 정보를 추출하고 활용하기 위한 언어처리 연구 개발이 전 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 본 과제에서는 자연언어처리와 컴퓨터 언어학에 대해 간략히 설명해보고자 한다.
정보(Within Class)와 다른 클래스의 데이터 간의 변화 정보(Between Class)를 이용하여 각각의 데이터들이 자신의 정보를 잘 나타낼 수 있는 판별식을 만드는 방식이다. 이 방법은 각각의 패턴이 가장 잘 구별될 수 있는 분할 면을 생성하고 이러한 분할 면으로 투영한 특징 값으로 패턴을 판단하므로 분할의
정보와 용이하게 결합하여 식별할 수 있는 것을 포함한다)라고 『공공기관의개인정보이용에관한법률』제2조에서 정의하고 있다. 유럽연합(EU)의 「개인정보보보호지침」에서는 개인정보를 자연인을 식별시키거나 식별시킬 수 있는 모든 정보(any information relating to an identified natural person)라고 정의하고