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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서민지 (한양대학교) 안길승 (한양대학교) 허선 (한양대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제45권 제2호
발행연도
2019.4
수록면
93 - 100 (8page)
DOI
10.7232/JKIIE.2019.45.2.093

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2019

클래스 불균형 문제가 있는 다중클래스 텍스트 분류에서의 특징 선택 방법
서민지 ,  안길승 ,  허선 대한산업공학회지 2019.04 학술저널

2017

클래스 불균형 문제가 있는 텍스트 데이터를 분류하기 위한 상호정보량 기반 특징 선택 기법
서민지 ,  안길승 ,  허선 한국경영과학회 학술대회논문집 2017.04 학술대회자료
클래스 불균형 문제가 있는 텍스트 데이터를 분류하기 위한 상호정보량 기반 특징 선택 기법
서민지 ,  안길승 ,  허선 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2017.04 학술대회자료

초록· 키워드

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A text classification model in which one of the class variables is biased to the majority class typically classifies most documents into the majority class to enhance the overall classification accuracy. It is called a class imbalance problem. This study proposes a feature selection method based on simplified chi-square statistics to select features in each class for developing a robust model to the problem. Proposed method and typical feature selection methods are compared by Reuter21578 data. Experiment shows that the proposed method is superior to typical feature selection methods in terms of naïve Bayes and support vector machine which are robust to the class imbalance problem.
#Text Classification #Class Imbalance #Multi-Class Text Data #Feature Selection

목차

1. 서론
2. 특징 선택 기법
3. 제안 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
Ahn, G., Lee, H., and Hur, S. (2017a), Feature selection method for multivariate time series data classification, Journal of the Korean Institute of Industrial Engineers, 43(6), 413-421. google schola Ahn, G., Seo, M., and Hur, S. (2017b), Development of accident classification model and ontology for effective industrial accident analysis based on textmining, Journal of the Korean Society of Safety, 32(5), 179-185. google schola Chang, F., Guo, J., Xu, W., and Yao, K. (2015), A feature selection method to handle imbalanced data in text classification, Journal of Digital Information Management, 13(3), 169-175. google schola Chawla, N., Bowyer, K., Hall, L., and Kegelmeyer, W. (2002), SMOTE : Synthetic minority over-sampling technique, Journal of Artificial Intelligence Research, 16, 321-357. google schola Dalal, M. K. and Zaveri, M. A. (2013), Semisupervised learning based opinion summarization and classification for online product reviews, Applied Computational Intelligence and Soft Computing, Article ID 910706. google schola

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