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AI 본문요약

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• 연구 주제
• 연구 방법
• 연구 결과

문제 정의

• 본 연구에서는 검색사이트 회사가 가진 미분퓨데이타들의 대상으로 문서 내에서와 문서집합에 대해 분석도구를 적용하여 지식을 발건하는 과정을 설계 및 구현해 보았다. 반복적인 샘플테이터 적용과 다양한 분류로의 작업이 시도되었으며, 최종적으로 서비스 대상으로 적합한 것과 부적합한 것을 가려내어 검색 결과의 품질을 향상시킬 수 있었다.

제안 방법

• 또한 미리 정의된 항목에 속하지 않는 주제를 포함하는 문서들이 자주 나타나면 새로운 항목을 정의해야 하며, 새로운 예를 모아서 [그림4]의 학습프로세스들 채 실행한다. 결과결과해석에서는 마이넝도구를 적용하여 이끌 어낸 걸과를 해석하고 시각화기능을 적용한다. 준비한 데이터를 재선택, 임의추출, 통합, 여과하거나 변환하여 반복 수행을 통하여 놓처바릴 수 있는 특징들을 찾아낸다.
• 본 연구에서 사용한 텍스트마이닝 툴인 IBM의 인텔리전트 마이너의 분식 기법은 NLP 기법인 N-gram과 frequenc y에 기반하고 있으며, 분석 도구를 간단히 살펴보면. 특 성추출도구논 문서를 분석하고 분서내용에 대한 중요도에 따라 단어의 등급을 매긴 후, 문장에서 각 단어의 둥 급들올 모두 더해 문장의 총 등급을 매긴다.
• 이미 정의된 그룹으로 분류된 각 자료들의 특성을 인식한 후 새로운 자료를 그들의 31룹에 할당하는, 분류'과정를 위해 클러스티링을 연결시켜 문서의 개략적인 이해를 도와 카테고리 선정을 돕고. 학습을 통해 사전을 구성한 후, 신뢰도 5순위까지 결과를 얻어내고 재학습에 의한 재분류가 가능하도록 하였다.
• 이미 정의된 그룹으로 분류된 각 자료들의 특성을 인식한 후 새로운 자료를 그들의 31룹에 할당하는, 분류'과정를 위해 클러스티링을 연결시켜 문서의 개략적인 이해를 도와 카테고리 선정을 돕고. 학습을 통해 사전을 구성한 후, 신뢰도 5순위까지 결과를 얻어내고 재학습에 의한 재분류가 가능하도록 하였다.[그림 3,4]

대상 데이터

• 본 응용프로그램은 Windows Nt와 Solaris 2.6상에서 인텔리 전트마이너 (1M4T)와 델파이를 사용하여 구현하였다. IM4T의 텍스트분석도구는[표1]에서처럼 UNIX 나 DOS의 거 맨 드라인 형식으로 프로그램에서 구현하기에 용이한 function을 제공한다.

성능/효과

• 본 연구에서는 검색사이트 회사가 가진 미분퓨데이타들의 대상으로 문서 내에서와 문서집합에 대해 분석도구를 적용하여 지식을 발건하는 과정을 설계 및 구현해 보았다. 반복적인 샘플테이터 적용과 다양한 분류로의 작업이 시도되었으며, 최종적으로 서비스 대상으로 적합한 것과 부적합한 것을 가려내어 검색 결과의 품질을 향상시킬 수 있었다. 즉, 컨텐츠 내용에 불법 자료나 싱인자료가 있는 것으로 높은 신뢰도의 결과를 보일겅 우 불가로 판정을 내리고, 전체 5순위의 신뢰도 차이가 0.

후속연구

• 또한 최근’ 많은 기업들에서 데이터 간의 관계, 패턴을 탐색하고 모형화 하여 기업의 의사결정에 직용하기 위해 시도되고 있는 데이터마이넝은 구조화되지 않은 텍스트 문서보다는 일반적인 데이터베이스와 같은 구조화된 자료에 초점이 맞춰져 있다. 따라서 데이터마이닝 작업을 위해서는 적 묭될 데이터가 정확하고 표준화되어야 하며, 구조 와가잘잘 되어진 후에야 비로소 데이터마이닝 적용이 가능할 것이다. 이 부분은 데이터마이닝의 전처리 단계에서 텍스트마이닝 기법인 특성주출, 분류과정을 동해 얻은 결과를 기반으로.

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