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딥러닝 기법을 활용한 산업/직업 자동코딩 시스템An Automated Industry and Occupation Coding Systemusing Deep Learning
- Other Titles
- An Automated Industry and Occupation Coding Systemusing Deep Learning
- Issue Date
- 2021
- Publisher
- 한국융합학회
- Keywords
- Automated Industry/Occupation Coding; Bi-LSTM; Bi-LSTM; Classification; Deep learning; KoBERT; KoBERT; Statistic Code Convergence; 딥러닝; 산업/직업 자동코딩; 융합; 통계 분류
- Citation
- 한국융합학회논문지, v.12, no.4, pp.23 - 30
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국융합학회논문지
- Volume
- 12
- Number
- 4
- Start Page
- 23
- End Page
- 30
- ISSN
- 2233-4890
- Abstract
- 본 산업/직업 자동코딩 시스템은 조사 대상자들이 응답한 방대한 양의 산업/직업을 설명하는 자연어 데이터에 통계 분류 코드를 자동으로 부여하는 시스템이다. 본 연구는 기존의 정보검색 기반의 산업/직업 자동코딩시스템과 다르게 딥러닝을 이용하여 색인 DB가 필요하지 않고 분류 수준에 상관없이 코드를 부여할 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 자연어 처리에 특화된 딥러닝 기법인 KoBERT를 적용한 제안 모델은 인구주택총조사 산업/직업 코드 분류, 그리고 사업체기초조사 산업 코드 분류에서 각각 95.65%, 91.45%, 97.66%의 Top 10 정확도를 보인다. 제안한 모델 실험 후 향후 개선 가능성을 데이터/모델링 관점으로 분석한다.
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