• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.171-181
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• 2001

기존의 베이지만 문서 분류를 위한 단어 군집 방법은 많은 시간과 노력을 요구하며, 단어 간의 의미 관계를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이닝 기법으로 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 하는 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 문서 분류 방법은 문서를 분류하기 전에 훈련 문서를 사용하여 가중치가 부여된 연관 단어 지 식 베이스를 구축한다. 그 다음으로, 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, 상호 정보 계산에 의한 단어 사전을 이유한 가중치가 부여된 베이지안 문서 분류 방법, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다. 그 결과, 연관 단어 지식 베이스에 기반한 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법이 상호 정보에 의한 단어 사진을 이용하는 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 0.87%, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 2.77%, 단순 베이지안 방법보다는 5.97% 높은 성능 차이를 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.719-724
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• 2003

이 논문은 kNN의 정확도의 손실 없이 kNN의 효율성을 개선하는 휴리스틱을 제안한다. 제안된 휴리스틱은 kNN 실행 시간의 주요 요소인 두 문서간 유사성 계산을 최소화하는 것이다. 이것을 위하여 본 논문은 유사성의 상한값을 계산하는 방법과 훈련 문서를 정렬하는 방법을 제안한다. 제안된 휴리스틱을 문서 분류 프레임？인 AI :: Categorizer 상에서 구현하였으며, 잘 알려진 로이터-21578 데이터를 사용하여 기존의 kNN과 비교하였다. 성능 비교의 결과로부터 제안된 휴리스틱을 적용한 방법이 기존의 kNN보다 실행 속도측면에서 약 30∼40%의 개선 효과가 있음을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.1001-1004
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• 1999

We study on machine learning method for automatic document categorization using back propagation algorithm. Four categories are classified for the experiment and the system learns with 20 documents per a category by this method. As a result of the machine learning, we can find that a new document is automatically classified with a category according to the predefined ones.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권2호
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• pp.1-28
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• 2018

Purpose More than 7.6 million mobile apps could be approved on both Apple iTunes Store and Google Play. For managing those existed Apps, Apple Inc. established twenty-four primary categories, as well as Google Play had thirty-three primary categories. However, all of their categorizations have appeared more and more problems in managing and classifying numerous apps, such as app miscategorized, cross-attribution problems, lack of categorization keywords index, etc. The purpose of this study focused on introducing individual information cognitive processing as the classification criteria to update the current categorization on Apple iTunes Store. Meanwhile, we tried to observe the effectiveness of the new criteria from a classification process on Apple iTunes Store. Design/Methodology/Approach A research approach with four research stages were performed and a series of mixed methods was developed to identify the feasibility of adopting individual information cognitive processing as categorization criteria. By using machine-learning techniques with Term Frequency-Inverse Document Frequency and Singular Value Decomposition, keyword lists were extracted. By using the prior research results related to car app's categorization, we developed individual information cognitive processing. Further keywords extracting process from the extracted keyword lists was performed. Findings By TF-IDF and SVD, keyword lists from more than five thousand apps were extracted. Furthermore, we developed individual information cognitive processing that included a categorization teaching process and learning process. Three top three keywords for each category were extracted. By comparing the extracted results with prior studies, the inter-rater reliability for two different methods shows significant reliable, which proved the individual information cognitive processing to be reliable as criteria of categorization on Apple iTunes Store. The updating suggestions for Apple iTunes Store were discussed in this paper and the results of this paper may be useful for app store hosts to improve the current categorizations on app stores as well as increasing the efficiency of app discovering and locating process for both app developers and users.

• 한국도서관정보학회지
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• 제32권3호
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• pp.307-330
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• 2001

본 연구에서는 kNN분류기를 이용한 범주화 방법에 대한 성능 실험을 하였다. kNN분류기와 같은 대부분의 예제기반 자동 분류기법은 학습문서집단의 자질을 축소하게 되는데 자질을 몇 퍼센트 축소함으로써 높은 성능을 얻을 수 있는지를 알아보고자 하였다. 또한, kNN분류기는 학습문서집단에서 검증문서와 가장 유사한 k개의 학습문서를 찾아야 하는데, 이때 가장 적합한 k값은 얼마인지를 실험을 통하여 검증하여 보고자 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.363-365
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• 1998

텍스트 마이닝(Text Mining)이란 텍스트형태의 문서들의 패턴 또는 관계를 추출하여 사용자가 원하는 새로운 정보를 가공하거나 기존의 정보를 변형하는 과정을 말한다. 텍스트 마이닝의 기능에는 문서 범주화(Document Categorization), 문서 군집화(Document Clustering), 그리고 문서 요약(Document Summarization)이 이에 해당된다. 문서 범주화란 문서에게 사전에 정의한 범주를 부여하는 과정을 말하고, 문서 군집화란 문서들을 계층적 구조로 형성하는 과정을 말하고, 문서 요약이란 문서의 전체 내용을 대표할 수 있는 내용의 일부만을 추출하는 과정을 말한다. 이 논문에서는 문서 범주화만을 다룰 것이며 그 대상으로는 신문기사로 설정하였다. 그의 범주는 4가지로 정치, 경제, 스포츠, 그리고 정보통신으로 설정하였다. 문서 범주화는 문서 분류(Document Classification)라고도 하며 문서에 범주를 자동으로 부여하여 기존에 인위적으로 부여함으로써 소요되는 시간과 비용을 절감하는 것이 목적이다. 문서 범주화에 대하여 k-NN(k-Nearest Neighbor)와 신경망을 이용하였으며, 신경망을 이용한 경우가 k-NN을 이용한 경우보다 성능이 우수하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5089-5096
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• 2010

문서 범주화는 정보검색 시스템의 중요한 기능중의 하나로 문서들을 어떤 기준에 의해 그룹화를 하는 것을 말한다. 범주화의 일반적인 방법은 대상 문서에서 중요한 단어들을 추출하고 가중치를 부여한 후에 분류 알고리즘에 따라 문서를 분류한다. 따라서 성능과 정확성은 분류 알고리즘에 의해 결정됨으로 알고리즘의 효율성이 중요하다. 본 논문에서는 단어 가중치 계산 방법을 개선하여 문서분류 성능을 향상시키는 것을 소개하였다. Okapi BM25 단어 가중치법은 일반적인 정보검색분야에서 사용되어 검색 결과에 좋은 결과를 보여주고 있다. 이를 적용하여 문서 범주화에서도 좋은 성능을 보이는지를 실험하였다. 비교한 단어 가중치법에는 가장 일반적인 TF-IDF법와 문서분류에 최적화된 가중치법 TF-ICF법, 그리고 문서요약에서 많이 사용되는 TF-ISF법을 이용하여 4가지 가중치법에 따라 결과를 측정하였다. 실험에 사용한 문서로는 Reuter-21578 문서를 사용하였으며 분류기 알고리즘으로는 Support Vector Machine(SVM)와 K-Nearest Neighbor(KNN)알고리즘을 사용하여 실험하였다. 사용된 가중치법 중 Okapi BM25 법이 가장 좋은 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.1786-1797
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• 2010

Automatic understanding of contents in document image is a very hard problem due to involvement with mathematically challenging problems originated mainly from the over-determined system induced by document segmentation process. In both academic and industrial areas, there have been incessant and various efforts to improve core parts of content retrieval technologies by the means of separating out segmentation related issues using semi-structured document, e.g., invoice,. In this paper we proposed classification models for text lines on invoice document in which text lines were clustered into the five categories in accordance with their contents: purchase order header, invoice header, summary header, surcharge header, purchase items. Our investigation was concentrated on the performance of machine learning based models in aspect of linear-discriminant-analysis (LDA) and non-LDA (logic based). In the group of LDA, na$\"{\i}$ve baysian, k-nearest neighbor, and SVM were used, in the group of non LDA, decision tree, random forest, and boost were used. We described the details of feature vector construction and the selection processes of the model and the parameter including training and validation. We also presented the experimental results of comparison on training/classification error levels for the models employed.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.2867-2875
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• 2000

본 논문은 인터넷 문서 자동 분류 시스템의 구현에 대하여 논한다. 문서 자동분류 알고리즘을 설정하고, 역전파 학습 모델을 이용하여 문서의 범주화를 수행하는 시스템을 구축한다. 문서학습을 위해서 범주별 인터넷 문서들을 수집하고 수집한 문서에 대하여 카이제곱($\chi^2$)검정을 수행함으로써 범주화 자질을 추출한다. 이 범주화 자질을 바탕으로 하여 학습 및 분류 벡터 집합을 생성한다. 실험 결과의 평가로부터 본 논문에서 구현한 시스템이 유사도 계산을 이용한 문서의 분류 시스템보다 성능이 향상된 것을 알 수 있었다.

• International Journal of Contents
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• 제1권2호
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• pp.26-30
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• 2005

According to the fast growth of information on the Internet, it is becoming increasingly difficult to find and organize useful information. To reduce information overload, it needs to exploit automatic text classification for handling enormous documents. Support Vector Machine (SVM) is a model that is calculated as a weighted sum of kernel function outputs. This paper describes a document classifier for web documents in the fields of Information Technology and uses SVM to learn a model, which is constructed from the training sets and its representative terms. The basic idea is to exploit the representative terms meaning distribution in coherent thematic texts of each category by simple statistics methods. Vector-space model is applied to represent documents in the categories by using feature selection scheme based on TFiDF. We apply a category factor which represents effects in category of any term to the feature selection. Experiments show the results of categorization and the correlation of vector length.