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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손원 (단국대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제5호
발행연도
2020.9
수록면
807 - 821 (15page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.5.807

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텍스트 데이터를 수치형 데이터로 변환하기 위해 사용되는 문서-단어행렬은 흔히 변수의 수가 많은 고차원 행렬 형태로 표현된다. 따라서 문서-단어행렬의 차원을 축소하기 위해 카이제곱 통계량, 오즈비 등의 지표를 이용하여 중요도가 높은 변수들만 선택하기도 한다. 특정 주제의 문서에 자주 사용되어 해당 주제와의 연관성이 높은 단어를 양변수, 반대로 해당 주제의 문서에 자주 사용되지 않는 단어를 음변수라 할 때 카이제곱 통계량은 양변수와 음변수를 모두 선택하는 양측 지표인 반면 오즈비는 양변수만 선택하는 단측 지표에 해당된다. 텍스트 데이터는 이항 분류 문제에서 급간 불균형도가 높은 경우가 많은데 이와 같은 불균형 텍스트 데이터에서는 카이제곱 통계량이 양변수만 많이 선택하는 편향성을 보인다. 이 논문에서는 불균형 텍스트 데이터의 변수 선택에서 카이제곱 통계량이 편향성을 보이는 이유에 대해 살펴 보고 실제 데이터를 통해 이와 많은 성질을 확인해본다. 또 카이제곱 통계량과 오즈비를 이용해 변수를 선택했을 때 분류 모형의 성능에 차이가 있는지 비교해본다.
#문서 분류 #변수 선택 #오즈비 #카이제곱 통계량 #텍스트 마이닝 #Chi-square statistic #document classification #feature selection #odds ratio #text mining

목차

요약
1. 서론
2. 텍스트 데이터에서의 변수 선택
3. 불균형 텍스트 데이터에서의 카이제곱 통계량의 편향성
4. 실제 데이터에의 적용
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
방한솔 / 2019 / 텍스트마이닝을 이용하여 텍스트의 주요 토픽을 시계열적으로 표현하는 방법론 연구 / 한국데이터정보과학회지 30(6):1259~1276 dbpia Chawla, N. V. / 2004 / Special issue on learning from imbalanced data sets / ACM SIGKDD Explorations Newsletter 6:1~6 google schola Chen, J. / 2009 / Feature selection for text classification with Naive Bayes / Expert Systems with Applications 36:5432~5435 google schola 조혜민 / 2019 / 의학과 치의학 연구에서 통계 활용의 최근 추세 / 한국데이터정보과학회지 30(6):1341~1349 dbpia 최동준 / 2016 / 온라인 리뷰에서 평점의 분류 / 한국데이터정보과학회지 27(4):845~854 dbpia

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