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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
송성전 (연세대학교 문헌정보학과 대학원) 정영미 (연세대학교 문헌정보학과)
저널정보
한국정보관리학회 정보관리학회지 정보관리학회지 제29권 제2호
발행연도
2012.1
수록면
205 - 224 (20page)

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자동 분류에서 문헌을 표현하는 일반적인 방식인 BOW는 용어를 독립적으로 처리하기 때문에 주변 문맥을 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구는 각 용어마다 주제범주별 문맥적 특징을 파악해 프로파일로 정의하고, 이 프로파일과 실제 문헌에서의 문맥을 비교하는 과정을 통해 동일한 형태의 용어라도 그 의미나 주제적 배경에 따라 구분하고자 하였다. 이를 통해 주제가 서로 다름에도 불구하고 특정 용어의 출현만으로 잘못된 분류 판정을 하는 문제를 극복하고자 하였다. 본 연구에서는 이러한 문맥적 요소를 용어 가중치, 분류기 결합, 자질선정의 3가지 항목에 적용해 보고 그 분류 성능을 측정했다. 그 결과, 세 경우 모두 베이스라인보다 분류 성능이 향상되었고 가장 큰 성능 향상을 보인 것은 분류기 결합이었다. 또한 제안한 방법은 학습문헌 수가 많고 적음에 따라 발생하는 성능의 편향을 완화하는데도 효과적인 것으로 나타났다.
#자동분류 #문맥프로파일 #용어가중치 #분류기 결합 #자질선정

목차

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참고문헌 (10)

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김판준 / 2008 / 용어 가중치부여 기법을 이용한 로치오 분류기의 성능 향상에 관한 연구 / 정보관리학회지 25(1):211~233 dbpia 이재윤 / 2005 / 문헌간 유사도를 이용한 SVM 분류기의 문헌분류성능 향상에 관한 연구 / 정보관리학회지 22(3):261~287 dbpia 이지혜 / 2009 / 지도적 잠재의미색인(LSI)기법을 이용한 의견 문서 자동 분류에 관한 실험적 연구 / 정보관리학회지 26(3):451~462 dbpia 정은경 / 2009 / 문서범주화 성능 향상을 위한 의미기반 자질확장에 관한 연구 / 정보관리학회지 26(3):261~278 dbpia David, D. L. / Reuters-21578 text categorization test collection distribution 1.0 google schola

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