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검색어: 문헌분류, 검색결과: 49
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초록

문헌간 유사도를 자질로 사용하는 분류기에서 미분류 문헌을 학습에 활용하여 분류 성능을 높이는 방안을 모색해보았다. 자동분류를 위해서 다량의 학습문헌을 수작업으로 확보하는 것은 많은 비용이 들기 때문에 미분류 문헌의 활용은 실용적인 면에서 중요하다. 미분류 문헌을 활용하는 준지도학습 알고리즘은 대부분 수작업으로 분류된 문헌을 학습데이터로 삼아서 미분류 문헌을 분류하는 첫 번째 단계와, 수작업으로 분류된 문헌과 자동으로 분류된 문헌을 모두 학습 데이터로 삼아서 분류기를 학습시키는 두 번째 단계로 구성된다. 이 논문에서는 문헌간 유사도 자질을 적용하는 상황을 고려하여 두 가지 준지도학습 알고리즘을 검토하였다. 이중에서 1단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성에만 활용하므로 간단하며, 2단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성과 함께 학습 예제로도 활용하는 알고리즘이다. 지지벡터기계와 나이브베이즈 분류기를 이용한 실험 결과, 두 가지 준지도학습 방식 모두 미분류 문헌을 활용하지 않는 지도학습 방식보다 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 실행효율을 고려한다면 제안된 1단계 준지도학습 방식이 미분류 문헌을 활용하여 분류 성능을 높일 수 있는 좋은 방안이라는 결론을 얻었다

Abstract

This paper studies the problem of classifying documents with labeled and unlabeled learning data, especially with regards to using document similarity features. The problem of using unlabeled data is practically important because in many information systems obtaining training labels is expensive, while large quantities of unlabeled documents are readily available. There are two steps in general semi-supervised learning algorithm. First, it trains a classifier using the available labeled documents, and classifies the unlabeled documents. Then, it trains a new classifier using all the training documents which were labeled either manually or automatically. We suggested two types of semi-supervised learning algorithm with regards to using document similarity features. The one is one step semi-supervised learning which is using unlabeled documents only to generate document similarity features. And the other is two step semi-supervised learning which is using unlabeled documents as learning examples as well as similarity features. Experimental results, obtained using support vector machines and naive Bayes classifier, show that we can get improved performance with small labeled and large unlabeled documents then the performance of supervised learning which uses labeled-only data. When considering the efficiency of a classifier system, the one step semi-supervised learning algorithm which is suggested in this study could be a good solution for improving classification performance with unlabeled documents.

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배영활(계명대학교) ; 오동근(계명대학교) 2002, Vol.19, No.4, pp.53-76 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2002.19.4.053
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이 연구는 특정 주제 분야를 사회학적 관련 이론 및 기법을 적용하여 고찰하고 있는 문헌의 분류를 효율적으로 수행하기 위해 국내에서 가장 많이 사용되고 있는 한국십진분류법(KDC)과 듀이십진분류법(DDC)의 특수사회학 분류항목들을 비교 분석하였다. 특히 특수사회학 관련 분류항목들을 종교, 예체능, 과학, 언어, 사회, 지역 등 6개 분야로 구분하여 분속한 결과 분류항목 설정이 상이함으로 인한 문제점과 분류항목이 설정되지 않음으로 인한 문제점이 나타났다. 이를 토대로 이 연구에서는 특정 주제의 이론 및 기법 적용에 일관성을 기하도록 하고 분류번호 부여를 위한 추가의 항목 전개 등 분류 실무자의 판단을 도와주는 한편 나아가 KDC의 제5판 개정에 일조하는데 그 의의를 두었다.

Abstract

This study compares and analyzes the classes in the major special areas in the sociology, called "branch sociology" included in the Korean Decimal Classification 4th edition and Dewey Decimal Classification 21st edition. Especially it analyzes the related classes of specified areas(branch sociology) of sociology including those of arts and sports, sciences, languages, society, region, etc. class by class. In this analysis two systems show many differences in the classes included and in the locations of same classes. This analysis can be useful for the future revision of KDC.

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이 논문의 목적은 SVM(지지벡터기계) 분류기의 성능을 문헌간 유사도를 이용해서 향상시키는 것이다. 는 문헌 벡터 자질 표현에 기반한 SVM 문헌자동분류를 제안하였다. 제안한 방식은 분류 자질로 색인어 대신 문헌 벡터를, 자질값으로 가중치 대신 벡터유사도를 사용한다. 제안한 방식에 대한 실험 결과, SVM 분류기의 성능을 향상시킬 수 있었다. 실행 효율 향상을 위해서 문헌 벡터 자질 선정 방안과 범주 센트로이드 벡터를 사용하는 방안을 제안하였다. 실험 결과 소규모의 벡터 자질 집합만으로도 색인어 자질을 사용하는 기존 방식보다 나은 성능을 얻을 수 있었다.

Abstract

The purpose of this paper is to explore the ways to improve the performance of SVM(Support Vector Machines) text classifier using inter-document similarit ies. SVMs are powerful machine technique for automatic document classification. In this paper text categorization via SVMs aproach based on feature representation with document vectors is suggested. In this appr oach, document vectors instead stead of term weights are used as feature values. Experiments show that SVM clasifier with do cument vector features can improve the document classification performance. For the sake o f run-time efficiency, two methods are developed: One is to select document vector feature s, and the other is to use category centroid vector features instead. Experiments on these two methods show that we the performance of conventional methods with index term features.

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김영범(전남대학교 대학원 기록관리학 석사) ; 장우권(전남대학교 문헌정보학과 교수) 2023, Vol.40, No.3, pp.99-118 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2023.40.3.099
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이 연구의 목적은 기록물의 맥락정보를 담고 있는 메타데이터를 활용하여 기록물 자동분류 과정에서의 성능요소를 파악하는데 있다. 연구를 위해 2022년 중앙행정기관 원문정보 약 97,064건을 수집하였다.수집한 데이터를 대상으로 다양한 분류 알고리즘과 데이터선정방법, 문헌표현기법을 적용하고 그 결과를 비교하여 기록물 자동 분류를 위한 최적의 성능요소를 파악하고자 하였다. 연구 결과 분류 알고리즘으로는 Random Forest가, 문헌표현기법으로는 TF 기법이 가장 높은 성능을 보였으며, 단위과제의 최소데이터 수량은 성능에 미치는 영향이 미미하였고 자질은 성능변화에 명확한 영향을 미친다는 것이 확인되었다.

Abstract

The objective of this study is to identify performance factors in the automatic classification of records by utilizing metadata that contains the contextual information of records. For this study, we collected 97,064 records of original textual information from Korean central administrative agencies in 2022. Various classification algorithms, data selection methods, and feature extraction techniques are applied and compared with the intent to discern the optimal performance-inducing technique. The study results demonstrated that among classification algorithms, Random Forest displayed higher performance, and among feature extraction techniques, the TF method proved to be the most effective. The minimum data quantity of unit tasks had a minimal influence on performance, and the addition of features positively affected performance, while their removal had a discernible negative impact.

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본 연구는 실재 시스템 환경에서 문헌 분류를 위해 범주화 기법을 적용할 경우, 범주화 성능이 어느 정도이며, 적정한 문헌범주화 성능의 달성을 위하여 분류기 학습에 필요한 범주당 가장 이상적인 학습문헌집합의 규모는 무엇인가를 파악하기 위하여 kNN 분류기를 사용하여 실험하였다. 실험문헌집단으로15만 여건의 실제 서비스되는 데이터베이스에서 2,556건 이상의 문헌을 가진 8개 범주를 선정하였다. 이들을 대상으로 범주당 학습문헌수 20개(Tr20)에서 2,000개(Tr2000)까지 단계별로 증가시키며 8개 학습문헌집합 규모를 갖도록 하위문헌집단을 구성한 후, 학습문헌집합 규모에 따른 하위문헌집단 간 범주화 성능을 비교하였다. 8개 하위문헌집단의 거시평균 성능은 F1 값 30%로 선행연구에서 발견된 kNN 분류기의 일반적인 성능에 미치지 못하는 낮은 성능을 보였다. 실험을 수행한 8개 대상문헌집단 중 학습문헌수가 100개인 Tr100 문헌집단이 F1 값 31%로 비용대 효과면에서 분류기 학습에 필요한 최적정의 실험문헌집합수로 판단되었다. 또한, 실험문헌집단에 부여된 주제범주 정확도를 수작업 재분류를 통하여 확인한 후, 이들의 범주별 범주화 성능과 관련성을 기반으로 위 결론의 신빙성을 높였다.

Abstract

This paper examines a level of categorization performance in a reallife collection of abstract articles in the fields of science and technology, and tests the optimal size of documents per category in a training set using a kNN classifier. The corpus is built by choosing categories that hold more than 2,556 documents first, and then 2,556 documents per category are randomly selected. It is further divided into eight subsets of different size of training documents: each set is randomly selected to build training documents ranging from 20 documents (Tr20) to 2,000 documents (Tr2000) per category. The categorization performances of the 8 subsets are compared. The average performance of the eight subsets is 30% in F1 measure which is relatively poor compared to the findings of previous studies. The experimental results suggest that among the eight subsets the Tr100 appears to be the most optimal size for training a kNN classifier. In addition, the correctness of subject categories assigned to the training sets is probed by manually reclassifying the training sets in order to support the above conclusion by establishing a relation between and the correctness and categorization performance.

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듀이십진분류법(DDC)은 문헌분류체계로 도서관에서 뿐만 아니라 인터넷자원을 분류하는 기반으로 사용되고 있는데, 이는 DDC가 주기적이며 지속적인 용어 확장을 통해 최신성과 실용성을 유지하기 때문이다. 반면, 한국십진분류법(KDC)은 비정기적인 개정 주기로, 용어의 최신성과 실용성이 떨어진다. KDC가 도서관뿐만 아니라 인터넷자원 분류에도 활용 가능하기 위해서는 실용적인 분류 항목명이 반영되어야 한다. 본 연구에서는 인터넷 자원의 디렉토리 분류체계와 KDC에서 사용하고 있는 분류항목명을 비교 분석하고 KDC에 추가할만한 분류항목명을 확장 제안하였다. 네이버, 야후, 교보문고, 아마존의 디렉토리 분류체계에서 음식문화 분야의 용어를 분석하였으며, 다른 분류체계를 참조하여 KDC로의 적용 방안을 제안하였다. KDC에 추가적인 분류항목명이 필요한 분야는 식품위생, 음료기술, 식품공학, 식품과 음료, 식사 및 식탁차림, 주방, 식당 공간이었으며 부족한 항목명은 음식 관련 용어 및 한식 관련 요리명이 주를 이루었다. 본 연구를 통해 KDC의 부족한 항목명과 적용방안을 제시함으로써 KDC가 도서관과 인터넷자원 분류에 활용될 수 있는 기반을 마련하였다.

Abstract

Library classification system is based upon academic disciplines, However, it is difficult to classify for Internet resources due to its lack of up-to-datedness and practicality. Especially, headings of Korean Decimal Classification need to reflect practical aspects and it should be also developed for classification of web based resources. The purposes of this study are to analyze the structures of directory classifications in Internet resources and to suggest additional headings of KDC as a practical library classification as well as a classification system for internet resources. Directory classification systems of Naver, Yahoo, Kyobo Internet book store, Amazon were selected and their food and culture subjects were analyzed for this study. The headings of KDC were compared to them and new possible headings were suggested with reference of NDC and DDC in the area of food and culture. This study provided a way of developing KDC for a classification system for Internet resources as well as library materials.

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심경(Systems R&D Center, Iris.Net) ; 정영미(연세대학교) 2006, Vol.23, No.2, pp.265-285 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2006.23.2.265
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문헌범주화에서는 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 정확성이 일정 수준을 가진다고 가정한다. 그러나, 이는 실제 문헌집단에 대한 지식이 없이 이루어진 가정이다. 본 연구는 실제 문헌집단에서 기 부여된 주제범주의 정확성의 수준을 알아보고, 학습문헌집합에 기 부여된 주제범주의 정확도와 문헌범주화 성능과의 관계를 확인하려고 시도하였다. 특히, 학습문헌집합에 부여된 주제범주의 질을 수작업 재색인을 통하여 향상시킴으로써 어느 정도까지 범주화 성능을 향상시킬 수 있는가를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 과학기술분야의 1,150 초록 레코드 1,150건을 전문가 집단을 활용하여 재색인한 후, 15개의 중복문헌을 제거하고 907개의 학습문헌집합과 227개의 실험문헌집합으로 나누었다. 이들을 초기문헌집단, Recat-1, Recat-2의 재 색인 이전과 이후 문헌집단의 범주화 성능을 kNN 분류기를 이용하여 비교하였다. 초기문헌집단의 범주부여 평균 정확성은 16%였으며, 이 문헌집단의 범주화 성능은 F1값으로 17%였다. 반면, 주제범주의 정확성을 향상시킨 Recat-1 집단은 F1값 61%로 초기문헌집단의 성능을 3.6배나 향상시켰다.

Abstract

In text categorization a certain level of correctness of labels assigned to training documents is assumed without solid knowledge on that of real-world collections. Our research attempts to explore the quality of pre-assigned subject categories in a real-world collection, and to identify the relationship between the quality of category assignment in training set and text categorization performance. Particularly, we are interested in to what extent the performance can be improved by enhancing the quality (i.e., correctness) of category assignment in training documents. A collection of 1,150 abstracts in computer science is re-classified by an expert group, and divided into 907 training documents and 227 test documents (15 duplicates are removed). The performances of before and after re-classification groups, called Initial set and Recat-1/Recat-2 sets respectively, are compared using a kNN classifier. The average correctness of subject categories in the Initial set is 16%, and the categorization performance with the Initial set shows 17% in F1 value. On the other hand, the Recat-1 set scores F1 value of 61%, which is 3.6 times higher than that of the Initial set.

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로치오 알고리즘에 기반한 자동분류의 성능 향상을 위하여 두 개의 실험집단(LISA, Reuters-21578)을 대상으로 여러 가중치부여 기법들을 검토하였다. 먼저, 가중치 산출에 사용되는 요소를 크게 문헌요소(document factor), 문헌집합 요소(document set factor), 범주 요소(category factor)의 세 가지로 구분하여 각 요소별 단일 가중치부여 기법의 분류 성능을 살펴보았고, 다음으로 이들 가중치 요소들 간의 조합 가중치부여 기법에 따른 성능을 알아보았다. 그 결과, 각 요소별로는 범주 요소가 가장 좋은 성능을 보였고, 그 다음이 문헌집합 요소, 그리고 문헌 요소가 가장 낮은 성능을 나타냈다. 가중치 요소 간의 조합에서는 일반적으로 사용되는 문헌 요소와 문헌집합 요소의 조합 가중치(tfidf or ltfidf)와 함께 문헌 요소를 포함하는 조합(tf*cat or ltf*cat) 보다는, 오히려 문헌 요소를 배제하고 문헌 집합 요소를 범주 요소와 결합한 조합 가중치 기법(idf*cat)이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 실험집단 측면에서 단일 가중치와 조합 가중치를 서로 비교한 결과에 따르면, LISA에서 범주 요소만을 사용한 단일 가중치(cat only)가 가장 좋은 성능을 보인 반면, Reuters-21578에서는 문헌집합 요소와 범주 요소간의 조합 가중치(idf*cat)의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 가중치부여 기법에 대한 실제 적용에서는, 분류 대상이 되는 문헌집단 내 범주들의 특성을 신중하게 고려할 필요가 있다.

Abstract

This study examines various weighting methods for improving the performance of automatic classification based on Rocchio algorithm on two collections(LISA, Reuters-21578). First, three factors for weighting are identified as document factor, document factor, category factor for each weighting schemes, the performance of each was investigated. Second, the performance of combined weighting methods between the single schemes were examined. As a result, for the single schemes based on each factor, category-factor-based schemes showed the best performance, document set-factor-based schemes the second, and document-factor-based schemes the worst. For the combined weighting schemes, the schemes(idf*cat) which combine document set factor with category factor show better performance than the combined schemes(tf*cat or ltf*cat) which combine document factor with category factor as well as the common schemes(tfidf or ltfidf) that combining document factor with document set factor. However, according to the results of comparing the single weighting schemes with combined weighting schemes in the view of the collections, while category-factor-based schemes(cat only) perform best on LISA, the combined schemes(idf*cat) which combine document set factor with category factor showed best performance on the Reuters-21578. Therefore for the practical application of the weighting methods, it needs careful consideration of the categories in a collection for automatic classification.

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김인후(중앙대학교 문헌정보학과 대학원) ; 김성희(중앙대학교 문헌정보학과) 2022, Vol.39, No.3, pp.293-310 https://doi.org/10.3743/KOSIM.2022.39.3.293
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본 연구에서는 한국어 데이터로 학습된 BERT 모델을 기반으로 문헌정보학 분야의 문서를 자동으로 분류하여 성능을 분석하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 7개 학술지의 5,357개 논문의 초록 데이터를 학습된 데이터의 크기에 따라서 자동분류의 성능에 어떠한 차이가 있는지를 분석, 평가하였다. 성능 평가척도는 정확률(Precision), 재현율(Recall), F 척도를 사용하였다. 평가결과 데이터의 양이 많고 품질이 높은 주제 분야들은 F 척도가 90% 이상으로 높은 수준의 성능을 보였다. 반면에 데이터 품질이 낮고 내용적으로 다른 주제 분야들과 유사도가 높고 주제적으로 확실히 구별되는 자질이 적을 경우 유의미한 높은 수준의 성능 평가가 도출되지 못하였다. 이러한 연구는 미래 학술 문헌에서 지속적으로 활용할 수 있는 사전학습모델의 활용 가능성을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract

In this study, we analyzed the performance of the BERT-based document classification model by automatically classifying documents in the field of library and information science based on the KoBERT. For this purpose, abstract data of 5,357 papers in 7 journals in the field of library and information science were analyzed and evaluated for any difference in the performance of automatic classification according to the size of the learned data. As performance evaluation scales, precision, recall, and F scale were used. As a result of the evaluation, subject areas with large amounts of data and high quality showed a high level of performance with an F scale of 90% or more. On the other hand, if the data quality was low, the similarity with other subject areas was high, and there were few features that were clearly distinguished thematically, a meaningful high-level performance evaluation could not be derived. This study is expected to be used as basic data to suggest the possibility of using a pre-trained learning model to automatically classify the academic documents.

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본 연구는 공공도서관과 대형서점 이용자의 요구 및 이용행태가 유사하다는 가정 하에 두 기관의 분류방식의 분석을 통해 이용자의 도서탐색을 용이하게 해주는 요인들을 조사하였다. 본 연구의 목적은 대형서점의 방식으로 공공도서관의 장서를 분류하는 것을 제안하기보다는 공공도서관과 대형서점 분류방식의 어떤 특징이 탐색을 용이하게 하는지를 알아보아, 공공도서관에서 보다 편리한 분류를 제공하기 위해 고려할 점들이 무엇인지를 알아보는데 있다. 이를 위해 먼저 공공도서관 이용자의 도서탐색의 특징과 공공도서관과 대형서점의 분류방식을 조사·분석한 후 설문지법을 통해 이용자의 도서탐색목적과 탐색영역, 탐색기준을 알아보고, 공공도서관과 대형서점의 분류표를 바탕으로 탐색에 더 편리한 분류방식과 그 원인을 분석하였다. 연구결과 이용자들은 대형서점의 분류방식이 도서탐색에 더 편리하다고 생각하고 있음이 밝혀졌다.

Abstract

The research was conducted to investigate factors that facilitate users’ finding books by analyzing classifications in public library and bookstore. This research was based on the assumption that the users’ needs and information behaviors are similar in both public library and bookstore. The main purpose of this study is not to recommend classifying public library collections the way a bookstore does, but to figure out what makes the users’ book finding more convenient by analyzing the classifications. To carry out the research, users’ book finding in public library and classifications of public library and bookstore are analyzed. Then, a survey was conducted to investigate users’ book finding behaviors, degree of convenience in finding books according to different classifications and the causes of the convenience. The results of the research showed that bookstore’s classification was more convenient for the users in finding books.

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