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저널정보
한국지능정보시스템학회 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 한국지능정보시스템학회 2004년 춘계학술대회논문집
발행연도
2004.6
수록면
257 - 262 (6page)

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본 논문에서는 문서 분류 (text classification) 문제에 능동적 학습(active learning) 기법을 적용하고자 할 때, 뭉치 문서 (bundled text) 를 훈련 예재 (training example)잉로 사용함으로써 효다 정확도가 높은 분류기(classifier)를 생성할 수 있는 방안을 제안한다. 뭉치 문서는 카테고리(category) 가 부여되지 않은 운서 들 중에서 능동적 학습이 사용자에게 카테고리 부여를 요청한 문의 (query) 운서와 가장 유사한 몇 개의 문서들을 종합한 가상의 문서이다. 뭉치 문서를 생성하는데 활용된 문서들은 분의 운서와 충분히 유사 하므로, 사용자에게 부여 받은 해당 푼의 문서의 카테고리를 뭉치 문서의 카테고리로 설정하여 학습을 위한 혼련 예제로 사용할 수 있다. 뭉치 문서는 동일한 카테고리에 속할 가능성이 갚은 여러 문서에 등장한 단어들을 많이 포함하므로 능동적 학습과 같이 작은 수의 판린 예제를 사용하여 학습하여야 하는 경우, 보다 정확도가 높은 분류기를 생성할 수 있게 한다. 유즈넷 뉴스 그룹 기사 분류 운재에 본 재안 방안을 적용하여 실험한 결과 능동적 학습의 성능을 일부 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

목차

요약

1.서론

2.뭉치 문서 예제를 이용한 능동적 학습

3.실험 결과

4.관련연구

5.결론 및 향후 과제

참고문헌

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