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어휘정보와 통사정보를 모두 이용한 문서분류

Text Categorization Using Both Lexical Information and Syntactic Information

2001 가을 학술발표논문집(II)(Proceedings of the 28th KISS Fall Comference), 2001 Oct., 2001년, pp.37 - 39  

박성배 (서울대학교 컴퓨터공학과) ,  장병탁 (서울대학교 컴퓨터공학과)

초록
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현재 이용가능한 대부분의 자동문서분류 시스템의 가장 큰 문제는 문서에 포함된 단어 사이의 통사 정보는 무시한 채, 각 단어의 분포만 고려한다는 점이다. 하지만, 통사 정보도 문서 분류를 위해 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 문서에 나타난 어휘 정보와 함께 통사 정보를 함께 고려하는 자동문서분류 방법을 제시한다. Reuters-21578 말뭉치에 대한 문서분류 실험결과 제시된 방법은 어휘정보만 사용하는 방법과 통사정보만 사용하는 방법 모두보다 높은 성능을 보인다 이 말뭉치에 대해서, 어휘정보만으로 학습된 Support Vector Machine으로 약 77%의 매우 높은 정확도를 얻을 수 있음에도 약 0.63%의 추가적인 성능 향상이 있었다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 기존의 어휘정보에 통사정보를 추가로 활용함으로써 보다 높은 성능을 보이는 자동문서분류 방법을 제시한다. 주어진 문서에 대해, 어휘정보를 학습하는 분류기(classifier)와 통사정보를 학습하는 분류기를 각각 따로 학습한I士 본 논문에서는 분류기로 Support Vector Machines 을 사용한다.
  • 본 논문에서는 어휘정보와 통사정보를 모두 이용하는 자동문서분류 방법을 제시하였다. 대량의 말뭉치로부터 학습한 단위화 모듈을 사용하여 주어진 문서를 단위화한 후, 이를 이용하여 문서분류를 하는 S 叩 port Vector Machine 을 학습시켰다.
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