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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
학술지 논문에 디스크립터를 자동부여하기 위하여 기계학습 기반의 접근법을 적용하였다. 정보학 분야의 핵심 학술지를 선정하여 지난 11년간 수록된 논문들을 대상으로 문헌집단을 구성하였고, 자질 선정과 학습집합의 크기에 따른 성능을 살펴보았다. 자질 선정에서는 카이제곱 통계량(CHI)과 고빈도 선호 자질 선정 기준들(COS, GSS, JAC)을 사용하여 자질을 축소한 다음, 지지벡터기계(SVM)로 학습한 결과가 가장 좋은 성능을 보였다. 학습집합의 크기에서는 지지벡터기계(SVM)와 투표형 퍼셉트론(VPT)의 경우에는 상당한 영향을 받지만 나이브 베이즈(NB)의 경우에는 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.
Abstract
This study utilizes various approaches of machine learning in the process of automatically assigning descriptors to journal articles. After selecting core journals in the field of information science and organizing test collection from the articles of the past 11 years, the effectiveness of feature selection and the size of training set was examined. In the regard of feature selection, after reducing the feature set by χ2 statistics(CHI) and criteria which prefer high-frequency features(COS, GSS, JAC), the trained Support Vector Machines(SVM) performs the best. With respective to the size of the training set, it significantly influences the performance of Support Vector Machines(SVM) and Voted Perceptron(VTP). but it scarcely affects that of Naive Bayes(NB).
초록
국내 학술회의 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히 구현이 쉽고 컴퓨터 처리 속도가 빠른 로치오 알고리즘을 사용하여 『한국정보관리학회 학술대회 논문집』의 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 분류기 생성 방법, 학습집합 규모, 가중치부여 기법, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 파라미터(β, λ)와 학습집합의 크기(5년 이상)를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 동등한 성능 수준이라면 보다 단순한 단일 가중치부여 기법을 사용하여 분류의 효율성을 높일 수 있음을 발견하였다. 또한 국내 학술회의 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주가 부여되는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있으므로, 이러한 환경을 고려하여 주요 성능 요소들의 특성에 기초한 최적의 분류 모델을 개발할 필요가 있다.
Abstract
This study examined the factors affecting the performance of automatic classification for the domestic conference papers based on machine learning techniques. In particular, In view of the classification performance that assigning automatically the class labels to the papers in Proceedings of the Conference of Korean Society for Information Management using Rocchio algorithm, I investigated the characteristics of the key factors (classifier formation methods, training set size, weighting schemes, label assigning methods) through the diversified experiments. Consequently, It is more effective that apply proper parameters (β, λ) and training set size (more than 5 years) according to the classification environments and properties of the document set. and If the performance is equivalent, I discovered that the use of the more simple methods (single weighting schemes) is very efficient. Also, because the classification of domestic papers is corresponding with multi-label classification which assigning more than one label to an article, it is necessary to develop the optimum classification model based on the characteristics of the key factors in consideration of this environment.
초록
문헌정보학 분야의 국내 학술지 논문으로 구성된 문헌집합을 대상으로 기계학습에 기초한 자동분류의 성능에 영향을 미치는 요소들을 검토하였다. 특히, 「정보관리학회지」에 수록된 논문에 주제 범주를 자동 할당하는 분류 성능 측면에서 용어 가중치부여 기법, 학습집합 크기, 분류 알고리즘, 범주 할당 방법 등 주요 요소들의 특성을 다각적인 실험을 통해 살펴보았다. 결과적으로 분류 환경 및 문헌집합의 특성에 따라 각 요소를 적절하게 적용하는 것이 효과적이며, 보다 단순한 모델의 사용으로 상당히 좋은 수준의 성능을 도출할 수 있었다. 또한, 국내 학술지 논문의 분류는 특정 논문에 하나 이상의 범주를 할당하는 복수-범주 분류(multi-label classification)가 실제 환경에 부합한다고 할 수 있다. 따라서 이러한 환경을 고려하여 단순하고 빠른 분류 알고리즘과 소규모의 학습집합을 사용하는 최적의 분류 모델을 제안하였다.
Abstract
This study examined the factors affecting the performance of automatic classification based on machine learning for domestic journal articles in the field of LIS. In particular, In view of the classification performance that assigning automatically the class labels to the articles in 「Journal of the Korean Society for Information Management」, I investigated the characteristics of the key factors(weighting schemes, training set size, classification algorithms, label assigning methods) through the diversified experiments. Consequently, It is effective to apply each element appropriately according to the classification environment and the characteristics of the document set, and a fairly good performance can be obtained by using a simpler model. In addition, the classification of domestic journals can be considered as a multi-label classification that assigns more than one category to a specific article. Therefore, I proposed an optimal classification model using simple and fast classification algorithm and small learning set considering this environment.
초록
국내 학술연구의 동향을 구체적으로 파악하여 연구개발 활동의 체계적인 지원 및 평가는 물론 현재와 미래의 연구 방향을 설정할 수 있는 기초 데이터로서, 개별 학술지 논문에 표준화된 주제 범주(통제키워드)를 부여할 수 있는 효율적인 방안을 모색하였다. 이를 위해 한국연구재단 ｢학술연구분야분류표｣ 상의 분류 범주를 국내 학술지 논문에 자동 할당하는 과정에서, 자질선정 기법을 중심으로 자동분류의 성능에 영향을 미치는 주요 요소들에 대한 다각적인 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제 환경의 불균형 데이터세트(imbalanced dataset)인 국내 학술지 논문의 자동분류에서는 보다 단순한 분류기와 자질선정 기법, 그리고 비교적 소규모의 학습집합을 사용하여 상당히 좋은 수준의 성능을 기대할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
As basic data that can systematically support and evaluate R&D activities as well as set current and future research directions by grasping specific trends in domestic academic research, I sought efficient ways to assign standardized subject categories (control keywords) to individual journal papers. To this end, I conducted various experiments on major factors affecting the performance of automatic classification, focusing on feature selection techniques, for the purpose of automatically allocating the classification categories on the National Research Foundation of Korea’s Academic Research Classification Scheme to domestic journal papers. As a result, the automatic classification of domestic journal papers, which are imbalanced datasets of the real environment, showed that a fairly good level of performance can be expected using more simple classifiers, feature selection techniques, and relatively small training sets.