지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.4
- 수록면
- 96 - 102 (7page)
이용수
초록· 키워드
오류제보하기
자동문서분류시스템의 성능을 높이기 위해서는 최적의 특징 집합을 구성하여 분류모델을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 분류모델의 개선을 위해 워드넷(WordNet)을 이용하여 의미정보가 풍부한 특징을 생성하는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 학습문서집합 내에서 중요도가 높은 특징을 선정하여, 선정된 특징의 동의어 및 상위어를 추가함으로써 특징의 의미 확장을 수행하는 것이다. 또한 특징집합의 확장 가공을 위해 단어와 클래스간의 유사도를 계산함으로써 문서분류에 도움이 될 수 있는 단어들을 선별하였다. 결과적으로 제안한 특징 가중치 기법을 이용하여 나이브 베이즈 분류기의 성능을 개선하였다. 제안 기법을 평가하기 위해 표준 테스트 집합인 Reuters-21578 문서집합을 이용하여 실험을 수행하였다.
목차
초록
1. 서론
2. 관련연구
3. 워드넷 기반 특징 가공 기법
4. 성능 분석
5. 결론
6. 감사의 글
참고문헌
참고문헌 (0)
참고문헌 신청이 논문의 저자 정보
이 논문과 함께 이용한 논문
추천키워드 및 기계학습을 이용한 문서 분류
김문현
,
구영현
,
유성준
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용
2011
.01
서버에서의 인코딩 자동 인식을 통한 한글 깨짐 방지
강희복
,
장창수
한국정보기술학회논문지
2014
.10
KNN을 이용한 융합기술 특허문서의 자동 IPC 분류
박찬정
,
김기용
,
성동수
한국정보기술학회논문지
2014
.03
학습 문서에 최적화된 자동문서 분류 시스템 설계 및 구현
강미영
,
강대욱
한국통신학회 학술대회논문집
2006
.07
GPS 데이터 기반 주제 학습을 통한 모바일폰 사용자 방문 목적 분석
강명구
,
장병탁
한국정보과학회 학술발표논문집
2011
.06
최근 본 자료
댓글(0)
0
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-566-003253545