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Session 4 : 인터넷/인트라넷과 안전
문서 분류에서 단어의 통계 정보를 이용한 특징 선택 기법의 비교
Comparison of Feature Selection Methods using the Statistics of Words in Text Categorization
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- 발행기관
- 대한안전경영과학회 바로가기
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- 간행물
- 대한안전경영과학회 학술대회논문집 바로가기
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- 통권
- 1999년도 대한안전경영과학회 추계학술대회 (1999.11)바로가기
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- 페이지
- pp.209-216
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A157117
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원문정보
초록
- 한국어
- 정보 검색 분야의 문서 분류에 기계 학습 기법을 적용할 때 발생하는 가장 큰 문제는 문서를 패턴으로 표현할 때, 하나의 패턴이 가지는 특징의 수가 기계 학습 기법에서 처리할 수 있는 범위를 넘어서는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 특징 선택 기법은 패턴을 구성하고 있는 특징 중에서 실제 문서 분류에 많은 영향을 주는 특징만을 선택하여, 기계 학습 기법에서 쉽게 처리할 수 있을 정도의 패턴을 구성하게 한다. 본 논문에서는 이러한 특징 선택 기법 중에서 IG(Information Gain), Gini index, Relief-F, DF(Document Frequency)를 비교하였다. 실험 결과 문서들에 포함된 모든 고유 단어를 특징의 길이로 하여 패턴을 구성했을 때보다 특징 선택 기법을 적용하여 고유 단어 중 일부를 특징으로 패턴을 구성할 때 기계학습에서 더 향상된 분류 성능을 보였다
목차
요약
1. 서론
2. 특징 선택 기법
2.1 Information Gain(lG)
2.2 Gini
2.3 Relief-F
2.4 Document Frequency(DF)
3. 학습 기법
4. 실험 결과 및 분석
4.1 실험 방법
4.2 분류 성능 실험
5. 결론
참고문헌
저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 대한안전경영과학회 [Korea Safety Management & Science]
- 설립연도
- 1999
- 분야
- 공학>안전공학
- 소개
- 안전경영에 관한 학문과 기술을 발전,보급,응용하여 안전기술 및 관리기술의 진흥에 공헌하며, 재해예방을 통한 안전사회의 구현을 그 목적으로 함.
간행물
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- 간행물명
- 대한안전경영과학회 학술대회논문집
- 간기
- 부정기
- 수록기간
- 1999~2022
- 십진분류
- KDC 530 DDC 620
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