A Document Classification System Using Modified ECCD and Category Weight for each Document
웹 문서 정보 서비스는 관리자의 효율적 문서관리와 사용자의 문서검색 편의성을 위해 문서 분류 시스템을 필요로 한다. 기존의 문서 분류 시스템은 분류하고자 하는 문서 내 선택된 자질어의 개수가 적거나, 특정 범주의 문서 비율이 높아 그 범주에서 대부분의 자질어가 선택되어 모델이 생성된 경우 분류 정확도가 저하되는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 ``Modified ECCD`` 기법 및 ``문서 별 범주 가중치`` 특징 변수를 사용한 문서 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법인 ``Modified ECCD`` 기법이 및 ECCD 기법에 비해 높은 분류 성능을 보였으며, ``문서별 범주 가중치`` 특징 변수를 ``Modified ECCD`` 기법으로 선택된 자질어 변수에 추가하여 학습하였을 경우에 더 높은 분류 성능을 보였다.
Web information service needs a document classification system for efficient management and conveniently searches. Existing document classification systems have a problem of low accuracy in classification, if a few number of feature words is selected in documents or if the number of documents that belong to a specific category is excessively large. To solve this problem, we propose a document classification system using ``Modified ECCD`` feature selection method and ``Category Weight for each Document``. Experimental results show that the ``Modified ECCD`` feature selection method has higher accuracy in classification than and the ECCD method. Moreover, combining the ``Category Weight for each Document`` feature value and ``Modified ECCD`` feature selection method results better accuracy in classification.
I410-ECN-0102-2012-560-003047970
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21권 4호 ~ 21권 4호 |
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9권 12호 ~ 9권 12호 |
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9권 12호 ~ 9권 12호 |
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16권 6호 ~ 16권 6호 |
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9권 11호 ~ 9권 11호 |
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9권 11호 ~ 9권 11호 |
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16권 5호 ~ 16권 5호 |
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9권 10호 ~ 9권 10호 |
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9권 10호 ~ 9권 10호 |
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21권 3호 ~ 21권 3호 |
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9권 9호 ~ 9권 9호 |
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9권 9호 ~ 9권 9호 |
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16권 4호 ~ 16권 4호 |
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9권 8호 ~ 9권 8호 |
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9권 8호 ~ 9권 8호 |
정보처리학회지 |
27권 1호 ~ 27권 1호 |
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9권 7호 ~ 9권 7호 |
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9권 7호 ~ 9권 7호 |
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16권 3호 ~ 16권 3호 |
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21권 2호 ~ 21권 2호 |
자료제공: 네이버학술정보 |
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