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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
역문헌빈도 가중치 기법은 문헌 집단에서 출현빈도가 낮을수록 색인어의 중요도가 높다는 가정에 근거하고 있다. 그런데 이는 중간빈도어를 중요하게 여기는 여타 이론과는 일치하지 않는 것이다. 이 연구에서는 저빈도어보다 중간빈도어가 더 중요하다는 가정에 근거하여 역문헌빈도 가중치 공식을 수정한 피벗 역문헌빈도 가중치 기법을 제안하였다. 제안된 기법을 검증하기 위해서 세 실험집단을 대상으로 검색실험을 수행한 결과. 피벗 역문헌빈도 가중치기법이 역문헌빈도 가중치 기법에 비해서 특히 검색결과 상위에서의 성능을 향상시키는 것으로 나타났다.
Abstract
The Inverse Document Frequency (IDF) weighting method is based on the hypothesis that in the document collection the lower the frequency of a term is, the more important the term is as a subject word. This well-known hypothesis is, however, somewhat questionable because some low frequency terms turn out to be insufficient subject words. This study suggests the pivoted IDF weighting method for better retrieval effectiveness, on the assumption that medium frequency terms are more important than low frequency terms. We thoroughly evaluated this method on three test collections and it showed performance improvements especially at high ranks.
초록
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.