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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김판준 (연세대학교 문헌정보학과)
저널정보
한국정보관리학회 정보관리학회지 정보관리학회지 제25권 제1호
발행연도
2008.1
수록면
211 - 233 (23page)

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로치오 알고리즘에 기반한 자동분류의 성능 향상을 위하여 두 개의 실험집단(LISA, Reuters-21578)을 대상으로 여러 가중치부여 기법들을 검토하였다. 먼저, 가중치 산출에 사용되는 요소를 크게 문헌요소(document factor), 문헌집합 요소(document set factor), 범주 요소(category factor)의 세 가지로 구분하여 각 요소별 단일 가중치부석 기법의 분류 성능을 살펴보았고, 다음으로 이들 가중치 요소들 간의 조합 가중치부여 기법에 따른 성능을 알아보았다. 그 결과, 각 요소별로는 범주 요소가 가장 좋은 성능을 보였고, 그 다음이 문헌집합 요소, 그리고 문헌 요소가 가장 낮은 성능을 나타냈다. 가중치 요소 간의 조합에서는 일반적으로 사용되는 문헌 요소와 문헌집합 요소의 조합 가중치(tfidf or ltfidf)와 함께 문헌 요소를 포함하는 조합(tf*cat or ltf*cat) 보다는, 오히려 문헌 요소를 배제하고 문헌 집합 요소를 범주 요소와 결합한 조합 가중치 기법(idf*cat)이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 실험집단 측면에서 단일 가중치와 조합 가중치를 서로 비교한 결과에 따르면, LISA에서 범주 요소만을 사용한 단일 가중치(cat only)가 가장 좋은 성능을 보인 반면, Reuters-21578에서는 문헌집합 요소와 범주 요소간의 조합 가중치(idf*cat)의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 가중치부여 기법에 대한 실제 적용에서는, 분류 대상이 되는 문헌집단 내 범주들의 특성을 신중하게 고려할 필요가 있다.
#가중치 #가중치부여 기법 #로치오 알고리즘 #문헌분류 #텍스트 범주화 #분류기

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김판준 / 2007 / 로치오 알고리즘을 이용한 자동분류에서 용어 가중치 기법 / 문헌정보학논집 (9):157~185 google schola 김판준 / 2006 / 기계학습을 통한 디스크립터 자동부여에 관한 연구 / 정보관리학회지 23(1):279~299 dbpia 김판준 / 2006 / 로치오 알고리즘을 이용한 학술지 논문의 디스크립터 자동부여에 관한 연구 / 정보관리학회지 23(3):69~90 google schola 이재윤 / 2005 / 자질 선정 기준과 가중치 할당 방식간의 관계를 고려한 문서 자동분류의 개선에 대한 연구 / 한국문헌정보학회지 39(2):123~146 dbpia 이재윤 / 2000 / 문헌 자동분류에서 용어가중치 기법에 대한 연구 / 제7회 한국정보관리학회 학술대회 논문집 :41~44 dbpia

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