Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2003.05a
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pp.435-442
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2003
정보 추출(Information Retrieval) 시스템은 거대한 양의 정보들 가운데 필요한 정보의 적절한 탐색을 도와주기 위한 도구이다. 이는 사용자가 요구하는 정보를 보다 정확하고 보다 효과적이면서 보다 효율적으로 전달해주어야만 한다. 그러기 위해서는 문서내의 무수히 많은 속성들 가운데 해당 문서의 특성을 잘 반영하는 속성만을 선별해서 적절히 활용하는 것이 절실히 요구된다. 이에 본 연구는 기존의 한글 문서 분류시스템(CB_TFIDF)[1]의 정확도와 신속성 두 가지 측면의 성능향상에 초점을 두고 있다. 기존의 영문 텍스트 문서 분류시스템에 적용되었던 다양한 속성선택 기법들 가운데 잘 알려진 세가지 즉, Information Gain, Odds Ratio, Document Frequency Thresholding을 통해 선별적인 사례베이스를 구성한 다음에 한글 텍스트 문서 분류시스템에 적용시켜서 성능을 비교 평가한 후, 한글 문서 분류시스템에 가장 적절한 속성선택 기법과 속성 선택에 대한 가이드라인을 제시하고자 한다.
Kim, Kwang-Young;Choe, Ho-Seop;Jin, Du-Suk;Kim, Jin-Suk
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06b
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pp.39-42
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2010
본 논문에서는 주제별 분류기반의 개인화 검색시스템의 평가를 위해서 기존의 한글 정보 검색시스템 평가를 위해서 사용하는 한글 테스트 컬렉션(HANTEC v2.0)을 사용하였다. 주제별 분류기반의 개인화 검색 시스템의 평가를 위해서 첫째, 한글 테스트 컬렉션을 한국일보-40075 문서분류 테스트 컬렉션을 이용하여 주제별 분류를 수행 하였다. 둘째, 한국일보-40075 문서분류 테스트 컬렉션의 분류 체계에 다라 한글 테스트 컬렉션의 문서들을 kNN 분류기를 이용하여 분류를 수행하였다. 마지막으로 구축된 컬렉션을 이용하여 주제별 분류기반의 개인화 검색시스템의 성능 평가를 수행하였다.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.2
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pp.49-57
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2010
This paper proposes a Korean document. categorization algorithm using Back Propagation Neural Network(BPNN) with Singular Value Decomposition(SVD). BPNN makes a network through its learning process and classifies documents using the network. The main difficulty in the application of BPNN to document categorization is high dimensionality of the feature space of the input documents. SVD projects the original high dimensional vector into low dimensional vector, makes the important associative relationship between terms and constructs the semantic vector space. The categorization algorithm is tested and compared on HKIB-20000/HKIB-40075 Korean Text Categorization Test Collections. Experimental results show that BPNN algorithm with SVD achieves high effectiveness for Korean document categorization.
본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크(CNN:Convolution Neural Network)을 기반으로 단어의 의미와 순서를 고려하는 문서 색인 방법을 이용하여 한글 문서 분류 방법을 제안한다. 먼저 문서를 형태소 분석하여 어절 단위로 분리 한 후, 불용어를 처리 하고, 문서의 단어 의미를 고려하는 문서 표현하고, 문서의 단어 순서까지 고려하여 CNN의 입력으로 사용하였다. 실험결과 CNN 분류기를 기반으로 본 논문에서 제안하는 문서 색인 방법은 TF-IDF를 이용하는 방법보다 4.2%, Word2vec만 단독으로 사용하는 것보다 1.4%의 성능 상승을 이루었다. 이러한 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 문서범주화 데이터 셋에서 문서 분류 성능향상에 영향을 미친다는 것을 확인하였다.
Park, Dan-Ho;Choi, Won-Sik;Kim, Hong-Jo;Lee, Seok-Lyong
The KIPS Transactions:PartD
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v.19D
no.4
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pp.263-270
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2012
With the current development of high speed Internet and massive database technology, the amount of web documents increases rapidly, and thus, classifying those documents automatically is getting important. In this study, we propose an effective method to extract document features based on Hangeul morpheme and keyword analyses, and to classify non-structured documents automatically by predicting subjects of those documents. To extract document features, first, we select terms using a morpheme analyzer, form the keyword set based on term frequency and subject-discriminating power, and perform the scoring for each keyword using the discriminating power. Then, we generate the classification model by utilizing the commercial software that implements the decision tree, neural network, and SVM(support vector machine). Experimental results show that the proposed feature extraction method has achieved considerable performance, i.e., average precision 0.90 and recall 0.84 in case of the decision tree, in classifying the web documents by subjects.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.771-774
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2005
인터넷이 폭 넓게 보급되어 온라인 상에서 얻을 수 있는 텍스트 정보의 양이 급증함에 따라 산재해 있는 문서들에 대한 효과적인 정보 관리 및 검색이 요구되고 있다. 자동 문서분류란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 할당하는 작업으로써 효율적인 정보 관리 및 검색을 가능하게 한다. 특히 한국어 정보처리의 중요성에 비해 관련 분야의 자료들을 수집, 분류하는데 있어 많은 어려움이 있다. 따라서 논문에서는 한글 웹문서 자동 문서 범주화에 대한 수행단계중 각 분야에 대해 사전구축을 하고, 중복단어제거를 통한 보다 효과적인 분야별 문서분류를 제안하고자한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10e
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pp.7-12
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1999
정보 검색 시스템은 사용자 질의의 키워드들과 문서들의 유사성(similarity)을 기준으로 관련 문서들을 순서화하여 사용자에게 제공한다. 그렇지만 인터넷 검색에 사용되는 질의는 일반적으로 짧기 때문에 보다 유용한 질의를 만들고자 하는 노력이 지금까지 계속되고 있다. 그러나 키워드에 포함된 정보가 제한적이기 때문에 이에 대한 보완책으로 사용자의 적합성 피드백을 이용하는 방법을 널리 사용하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 적합성 피드백의 가장 큰 단점인 빈번한 사용자 참여는 지양하고, 시스템에 기반한 적합성 피드백에서 배제한 사용자 참여를 유도하는 검색 문서의 분류 정보에 기반한 용어 클러스터 질의 확장 모델(Term Cluster Query Expansion Model)을 제안한다. 이 방법은 검색 시스템에 의해 검색된 상위 n개의 문서에 대하여 분류기를 이용하여 각각의 문서에 분류 정보를 부여하고, 문서에 부여된 분류 정보를 이용하여 분류 정보의 수(m)만큼으로 문서들을 그룹을 짓는다. 적합성 피드백 알고리즘을 이용하여 m개의 그룹으로부터 각각의 용어 클러스터(Term Cluster)를 생성한다. 이 클러스터가 사용자에게 문서 대신에 피드백의 자료로 제공된다. 실험 결과, 적합성 알고리즘 중 Rocchio방법을 이용할 때 초기 질의보다 나은 성능을 보였지만, 다른 연구에서 보여준 성능 향상은 나타내지 못했다. 그 이유는 분류기의 오류와 문서의 특성상 한 영역으로 규정짓기 어려운 문서가 존재하기 때문이다. 그러나 검색하고자 하는 사용자의 관심 분야나 찾고자 하는 성향이 다르더라도 시스템에 종속되지 않고 유연하게 대처하며 검색 성능(retrieval effectiveness)을 향상시킬 수 있다.사용되고 있어 적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract
Annual Conference on Human and Language Technology
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2005.10a
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pp.28-34
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2005
특허 검색은 수많은 특허 문서 중에서 특정 해당분야의 문서 집합 내에서 검색을 수행하기 때문에 정확한 특허 분류에 크게 의존하게 된다. 이러한 특허 분류의 중요성에 덧붙여, 특허 문서의 수가 빠르게 증가하게 되면서 특허를 자동으로 분류하려는 요구가 더욱 필요하게 되었다. 특허문서는 일반문서와는 달리 구조화되어 있기 때문에 특허분류를 하기 위해서는 이러한 점이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 k-NN 방법을 이용하여 일본어 특허 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 훈련집합으로부터 유사문서를 검색할 때, 구조화되어 있는 특허 문서의 특징을 이용한다. 문서 전체가 아닌 (기존 기술), (응용 분야), (해결하고자 하는 문제), (문제를 해결하려는 방법) 등의 세분화된 요소끼리 비교하여 유사성을 계산한다. 특허 문서에는 사용자가 정의한 많은 의미 요소가 있기 때문에 먼저 이들을 군집화한 후에 이용한다. 실험 결과 제안한 방법이 특허문서를 그대로 이용하는 것보다는 74%, 특허문서에 나타난 <요약>, <청구항>, <상세한 설명>의 큰 구조 정보를 이용하는 것보다는 4%의 성능 향상을 가져왔다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2018.10a
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pp.378-381
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2018
스마트폰이 출시된 이후로 수많은 어플리케이션이 모바일로 출시되고 있다. 본 논문에서는 모바일 앱을 자동으로 분류하는 방법에 대하여 제안한다. 제안한 방법은 딥러닝 기반의 문서 임베딩 방법을 기반으로 효과적으로 앱을 분류한다. 본 논문에서는 또한 제안한 방법을 이용하여 독점도, 포화도, 인기순위를 기준으로 실제 마켓을 분석한다.
신문 기사 및 상품 평은 특정 주제나 상품을 대상으로 하여 글쓴이의 감정과 의견이 잘 나타나 있는 대표적인 문서이다. 최근 여론 조사 및 상품 의견 조사 등 다양한 측면에서 대용량의 문서의 의미적 분류 및 분석이 요구되고 있다. 본 논문에서는 문서에 나타난 내용을 기준으로 문서가 나타내고 있는 감정을 긍정과 부정의 두 가지 범주로 분류하는 시스템을 구현한다. 문서 분류의 시작은 감정을 지닌 대표적인 종자 어휘(seed word)로부터 시작하며, 자질의 선정은 한국어 특징상 감정 및 감각을 표현하는 명사, 형용사, 부사, 동사를 대상으로 한다. 가중치 부여 방법은 한글 유의어 사전을 통해 종자 어휘의 의미를 확장하여 각각의 가중치를 책정한다. 단어 벡터로 표현된 입력 문서를 이진 분류기인 지지벡터 기계를 이용하여 문서에 나타난 감정을 판단하는 시스템을 구현하고 그 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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