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텍스트 마이닝을 이용한 XML 문서 분류 기술
Classification Techniques for XML Document Using Text Mining 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.11 no.2, 2006년, pp.15 - 23  

김천식 (안양대학교 디지털미디어공학) ,  홍유식 (상지대학교 컴퓨터정보공학부)

초록
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인터넷에는 많은 문서가 있고 지금도 새로운 문서가 만들어지고 있다. 따라서 인터넷에 존재하는 문서를 의미 있게 분류하는 것은 향후 문서의 관리 및 질의처리에서 중요한 문제이다. 하지만 지금까지 대부분은 키워드에 기초한 문서 분류방법을 사용하고 있다. 이 방법은 문서를 효율적으로 분류하지 못했다. 또한 의미를 포함한 문서의 분류를 하지 못한다. 사람이 문서를 꼼꼼하게 읽어서 문서를 분류하는 방법이 최선이지만, 시간적인 면이나 효율성에 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 신경망 알고리즘과 C4.5 알고리즘을 이용하여 문서를 분류하고자 한다. 실험 데이터로 XML로 만들어진 이력서 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험결과 문서 분류에 가능성을 보였다. 또한, 다양한 문서 분류 응용에 적용하여 좋은 결과를 얻을 것으로 기대한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Millions of documents are already on the Internet, and new documents are being formed all the time. This poses a very important problem in the management and querying of documents to classify them on the Internet by the most suitable means. However, most users have been using the document classifica...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 대기업의 경우 입사 지원이 상대적으로 크기 때문에 입사지원서에 대한 평가나 분류가 쉽지 않다. 그러므로 본 논문에서는 기계학습 9, 10, 11, 12, 13〕을 통해서 문서를 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 제안하고 향후 다양한 분야에서 이를 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
  • 본 논문에서는 신경망 알고리즘을 이용해서 최적의 입사지원서 분류를 목적이다. 신경망 알고리즘은 자료 분석 분야에서 복잡한 구조를 가지고 있는 자료에 대하여 예측 문제를 해결하기 위한 유연한 비선형 모형의 하나로 분류될 수 있다.
  • 5 알고리즘을 이용하여 XML 문서 분류를 실험했다. 실험을 위한 목표는 문서분류에 오차를 최소 줄이는 방법을 찾는 것이다. 이와 같은 실험을 위해 사용한 데이터는 XML 이력서 데이터이다.
  • 앞 단계에서 생성된 모형이 잘 해석되는지, 독립적인 새 자료에 적용되는 경우도 재현가능한지를 검토한다.
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