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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제32권 제9호
발행연도
2005.9
수록면
912 - 919 (8page)

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문서 범주화에서 이진 분류를 다중 분류에 적용할 때 일반적으로 ‘한 범주에 적합-다른 모든 범주에서는 부적합(One-Against-All) 판정 방법’을 사용한다. 하지만, 이러한 ‘한 범주에 적합-다른 모든 범주에서는 부적합 판정 방법’은 한 가지 문제점을 가지는데, 적합(positive) 집합의 문서들은 사람이 직접 범주를 할당한 것이지만 부적합(negative) 집합의 문서들은 사람이 직접 범주를 할당한 것이 아니기 때문에 오류 문서들이 많이 포함될 수 있다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 슬라이딩 원도우(sliding window) 기법과 EM 알고리즘을 이진 분류 기반의 문서 범주화에 적용할 것을 제안한다. 제안된 기법은 먼저 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 오류 문서들을 추출하고 이들을 EM알고리즘을 사용해서 다시 범주를 할당함으로써 이진 분류 기반의 문서 범주화 기법의 성능을 향상시킨다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 관련 연구

3. 제안한 방법

4. 실험 및 결과

5. 결론 및 향후 과제

참고문헌

저자소개

참고문헌 (18)

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[학술지(정기간행물)] - T. Joachims / 2002. / Learning to Classify Text Using Support Vector Machines theory and Algorithms by Thorsten Joachims. google schola [학술지(정기간행물)] - H. Yu / 2002. / Positive Example Based Learning for Web Page Classification Using SVM google schola [학술지(정기간행물)] - H. Yu / 2003. / Text Classification from Positive and Unlabeled Documents google schola [학술지(정기간행물)] - B. Liu / icml-20022002. / Partially Supervised Classification of Text Documents google schola [학술지(정기간행물)] - X. Li / 2003. / Learning to classify text using positive and unlabeled data google schola

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