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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고수정 (인하대학교) 이정현 (인하대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제4권 제2호
발행연도
2001.4
수록면
171 - 181 (11page)

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기존의 베이지안 문서 분류를 위한 단어 군집 방법은 많은 시간과 노력을 요구하며, 단어 간의 의미 관계를 정확하게 반영하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이닝 기법으로 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 하는 베이지안 문서 분류 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 문서 분류 방법은 문서를 분류하기 전에 훈련 문서를 사용하여 가중치가 부여된 연관 단어 지식 베이스를 구축한다. 그 다음으로, 베이지안 확률을 이용하는 분류자는 구축된 연관 단어 지식 베이스를 기반으로 문서를 클래스별로 분류한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해, 상호 정보 계산에 의한 단어 사전을 이용한 가중치가 부여된 베이지안 문서 분류 방법, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법, 기존의 단순 베이지안 분류 방법과 비교하였다. 그 결과, 연관 단어 지식 베이스에 기반한 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법이 상호 정보에 의한 단어 사전을 이용하는 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 0.87%, 가중치가 부여된 베이지안 분류 방법보다는 2.77%, 단순 베이지안 방법보다는 5.09% 높은 성능 차이를 보였다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연관 단어 지식 베이스에 기반한 베이지안 자동 문서 분류
4. 전체 시스템 설계 및 베이지안 문서 분류의 예
5. 성능 평가
6. 결론
참고문헌

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