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법률-행정
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해당 기능은 DSc에서 개발한 DSc-Veritas 모델을 통해 제공되며, 제목과 본문의 문맥 및 패턴을 통계·언어적 특징으로 분석해 가장 적합한 카테고리를 추천합니다
분류 추론 과정
입력 텍스트:
안녕하세요 안녕하세요 안녕하세요 안녕하세요 <p> 좋은 하루 되세요</p>
<div>
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<div>
<div s...
추출된 단어 및 빈도:
| 단어 | 빈도 | 버킷 |
|---|---|---|
| 안녕하세요 | 4 | b6897 |
| 안녕하세 | 4 | b6068 |
| 좋은 | 1 | b6437 |
| 좋 | 1 | b5141 |
| 하루 | 1 | b4965 |
| 되세요 | 1 | b4325 |
| 되세 | 1 | b2956 |
| 인터넷가입 | 1 | b4853 |
카테고리별 점수:
| 카테고리 | 점수 | 정확도 가중치 |
|---|---|---|
| 뉴스 | 0 | 47.86% |
| 정치 | 0 | 92.36% |
| 경제-금융 | 0 | 76.67% |
주요 기여 단어 (법률-행정):
기여도 데이터가 없습니다.
이 카테고리 학습:
정답 899회,
오답 321회
(정확도: 73.69%)
신뢰도:
매칭 없음 (해당 텍스트에 매칭되는 패턴 없음)
누적 학습 데이터량:
194K+
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