An Evaluation of Category Features in Text Categorization Using Nearest Neighbor Method

Nearest Neighbor 방법을 이용한 문서 범주화에서 범주 자질의 평가

문서 범주화에서 문서의 내용에 따라 적합한 범주의 종류와 수를 찾는 문제를 해결하기 위해서는 문서 당 하나의 범주를 할당할 경우에 가장 좋은 성능을 보이는 모델이 효과적일 것이다. 그러므로, 본 논문에서는 문서 당 하나의 범주를 할당할 경우에 좋은 결과를 보이는 k-nearest neighbor 방법을 이용한다. 그리고 k-nearest neighbor 방법을 이용한 문서 범주화의 성능을 향상시키기 위해서, 문서 표현에 사용하는 단어들을 범주 자질의 성격을 갖는 단어들로 제한하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Router 신문 일년치로 구성된 Router-21578 테스트 집합에서 breakeven point 82%라는 좋은 결과를 보였다.