초록

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인터넷의 발전으로 온라인 문서들의 양이 급증하여 문서의 자동 분류 기술의 중요성이 증대되고 있다. 문서를 미리 정의된 카테고리로 분류할 때 카테고리는 평면구조보다 계층구조를 갖도록 하는 것이 사용자의 측면에서 볼 때 훨씬 더 자연스럽다. 본 논문에서는 계층구조 카테고리를 가지는 문서를 분류하는 방법을 연구하고 실제 20개의 유스넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 여기서 사용한 알고리즘은 하이퍼링크 정보를 이용하여 웹 문서분류를 목적으로 개발된 IBM의 TAPER(taxonomy and path enhanced retrieval system) 알고리즘을 변형한 것이다.

인터넷의 발전으로 온라인 문서들의 양이 급증하여 문서의 자동 분류 기술의 중요성이 증대되고 있다. 문서를 미리 정의된 카테고리로 분류할 때 카테고리는 평면구조보다 계층구조를 갖도록 하는 것이 사용자의 측면에서 볼 때 훨씬 더 자연스럽다. 본 논문에서는 계층구조 카테고리를 가지는 문서를 분류하는 방법을 연구하고 실제 20개의 유스넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 여기서 사용한 알고리즘은 하이퍼링크 정보를 이용하여 웹 문서분류를 목적으로 개발된 IBM의 TAPER(taxonomy and path enhanced retrieval system) 알고리즘을 변형한 것이다.

AI 본문요약

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• 연구 방법
• 연구 결과

제안 방법

• 본 논문에서는 문서의 자동분류 기법중 하나인 TAPER 시스템에서 소개한 알고리즘을 변형하여 시스템을 구현하였으며, 20개의. 뉴스그룹 아티클을 대상으로 분류를 수행하였다. 그 결과 평균 정확율은 약 64%였으며, 계층구조를 무시한 경우 약 69%였다.
• 이 구조는 검색과 여과는 쉬우나 구조유지가 어려운 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 디렉토리 구조를 가진 텍스트 문서를 베이즈 학습법을 개선하여 분류하는 방법인 TAPER(taxonomy and path enhanced retrieval system) 알고리즘을 변형하여 구현하며 [2, 3], 이를 테스트하기 위해 20개의 뉴스그룹을 지정해서 각각의 뉴스그룹에 1,000개의 문서를 할당하여 학습과 분류를 수행해 그 결과를 분석한다.
• 본 논문에서는 문서의 자동분류 기법중 하나인 TAPER 시스템에서 소개한 알고리즘을 변형하여 시스템을 구현하였으며, 20개의. 뉴스그룹 아티클을 대상으로 분류를 수행하였다.
• 최근 인터넷과 인트라넷의 발전으로 온라인 문서의 양은 지속적으로 증가하고 있으며 온라인 문서의 양이 늘어날수록 유용한 정보를 발견하기 위한 검색(retrieval), 여과(filtering), 관리(management)의 중요성 또한 증대된다. 인터넷과 인트라넷에 포함된 온라인 문서들은 email, 뉴스그룹의 아티클, 웹 문서 등이 있는데, 본 논문에서는 뉴스그룹 아티클의 처리에 초점을 두고 었다.

이론/모형

• 20개의 뉴스그룹 각각에 1000개의 문서를 이용해 학습에 70%를 사용하고 30%는 분류의 정확도를 확인하기 위한 테스트로 사용하였을 때의 결과는 [그림-5]와 같다. 문서가 영어로 작성되어 있기 때문에, 학습과 분류시에 각각의 단어에 대해서 단어의 원형으로 바꿔주는 Poter 스테머를 이용하였다[4].
• 여러가지 방법 중 일반적으로 높은 정확도를 가지는 방법이 베이시안 학습법이다. 본 논문에서는 기본적으로 베이시안 학습법(1)올 이용한 분류법을 사용한다. 현재 많은 문서 분류 시스템이 평면적 구조를 가지지만 우리가 접하는 대부분의 온라인 문서들은 개념적으로 계층을 가진 디렉토리 구조이다.

성능/효과

• 뉴스그룹 아티클을 대상으로 분류를 수행하였다. 그 결과 평균 정확율은 약 64%였으며, 계층구조를 무시한 경우 약 69%였다. 반면 계층구조를 지원하지 않은 NBC의 경우는 77%정도로 나타났는데, 아직 TAPER 알고리즘이 NBC에 미치지 못하지만 계층구조를 지원한다는 장점이 있다.

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이 논문을 인용한 문헌

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