한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
권호 표지

자동 판례분류를 위한 기계학습기법

Machine Learning Technique for Automatic Precedent Categorization

  • 장균탁 (고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 미디어공학과)
  • Jang, Gyun-Tak (Dept. of Media Engineering. Graduate School of Computer and Information Technology, Korea University)
  • 발행 : 2007.05.11
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초록

판례 자동분류 시스템은 일반적인 문서 자동분류 시스템과 기본적인 동작방법은 동일하다. 본 논문에서는 노동법에 관련된 판례를 대상으로 지지벡터기계(SVM), 단일 의사결정나무, 복수 의사결정나무, 신경망 기법 등을 사용하여 문서의 자동 분류 실험을 수행하고, 판례분류에 가장 적합한 기계학습기법이 무엇인지를 실험해 보았다. 실험 결과 복수 의사결정나무가 93%로 가장 높은 정확도를 나타내었다.

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