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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
배원식 (국립창원대학교) 차정원 (국립창원대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제16권 제1호
발행연도
2010.1
수록면
110 - 114 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2010

TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화
배원식 ,  차정원 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2010.01 학술저널

2009

TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화
배원식 ,  차정원 한국정보과학회 학술발표논문집 2009.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화 방법에 대해 기술한다. TextRank 알고리즘은 그래프 기반의 순위화 알고리즘이다. 문서에서 나타나는 각각의 단어를 노드로, 단어들 사이의 동시출현성을 이용하여 간선을 만들면 문서로부터 그래프를 생성할 수 있다. Text-Rank 알고리즘을 이용하여 생성된 그래프로부터 중요도가 높은 단어를 선택하고, 그 단어와 인접한 단어를 묶어 하나의 자질로 사용하여 문서 분류를 수행하였다. 동시출현 자질(인접한 단어 쌍)은 단어 하나가 갖는 의미를 보다 명확하게 만들어주므로 문서 분류에 좋은 자질로 사용될 수 있을 것이라 가정하였다. 문서 분류기로는 지지 벡터 기계, 베이지언 분류기, 최대 엔트로피 모델, k-NN 분류기 등을 사용하였다. 20 Newsgroups 문서 집합을 사용한 실험에서 모든 분류기에서 제안된 방법을 사용했을 때, 문서 분류 성능이 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
#TextRank 알고리즘 #문서 범주화 #동시출현 자질 #지지 벡터 기계 #베이지언 분류기 #최대 엔트로피 모델 #k-NN 분류기 #20 Newsgroups 문서집합 #TextRank algorithm #Text Categorization #Co-occurrence Word #SVM #Naïve Bayesian classifier #Maximum Entropy Model #20 Newsgroups data set

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 시스템
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 과제
참고문헌

참고문헌 (0)

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