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초록· 키워드

자동 문서 범주화란 문서의 내용에 기반하여 미리 정의되어 있는 범주에 문서를 자동으로 분류하는 작업이다. 문서 분류를 위해서는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고, 이러한 자질들을 통해 분류할 문서를 표현해야 한다. 기존의 연구들은 문장간의 구분 없이, 문서 전체에 나타난 각 자질의 빈도수를 이용하여 문서를 표현 한다. 그러나, 하나의 문서 내에서도 중요한 문장과 그렇지 못한 문장의 구분이 있으며, 이러한 문장 중요도의 차이는 각각의 문장에 나타나는 자질의 중요도에도 영향을 미친다.
본 논문에서는 문서 요약에서 사용되는 중요 문장 추출 기법을 문서 분류에 적용하여, 문서 내에 나타나는 각 문장들의 문장 중요도를 계산하고 문서의 내용을 잘 나타내는 문장들과 그렇지 못한 문장들을 구분하여 각 문장에서 출현하는 자질들의 가중치를 다르게 부여하여 문서를 표현한다. 이렇게 문장들의 중요도를 고려하여 문서를 표현한 기법의 성능을 평가하기 위해서 뉴스 그룹 데이타를 구축하고 실험하였으며 문장 중요도를 사용하지 않은 시스템 보다 향상된 성능을 얻을 수 있었다.
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목차

  1. 요약
  2. Abstract
  3. 1. 서론
  4. 2. 관련 연구
  5. 3. 문장 중요도를 반영한 자동 문서 범주화
  6. 4. 실험 및 평가
  7. 5. 결론 및 향후 과제
  8. 참고문헌
  9. 저자소개

참고문헌

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017863080