• Title, Summary, Keyword: 자동색인 알고리즘

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A Study on the Automatic Descriptor Assignment for Scientific Journal Articles Using Rocchio Algorithm (로치오 알고리즘을 이용한 학술지 논문의 디스크 립터 자동부여에 관한 연구)

  • Kim, Pan-Jun
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.23 no.3
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    • pp.69-89
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    • 2006
  • Several performance factors which have applied to the automatic indexing with controlled vocabulary and text categorization based on Rocchio algorithm were examined, and the simple method for performance improvement of them were tried. Also, results of the methods using Rocchio algorithm were compared with those of other learning based methods on the same conditions. As a result, keeping with the strong points which are implementational easiness and computational efficiency, the methods based Rocchio algorithms showed equivalent or better results than other learning based methods(SVM, VPT, NB). Especially, for the semi-automatic indexing(computer-aided indexing), the methods using Rocchio algorithm with a high recall level could be used preferentially.

A Study of Designing the Intelligent Information Retrieval System by Automatic Classification Algorithm (자동분류 알고리즘을 이용한 지능형 정보검색시스템 구축에 관한 연구)

  • Seo, Whee
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.39 no.4
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    • pp.283-304
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    • 2008
  • This is to develop Intelligent Retrieval System which can automatically present early query's category terms(association terms connected with knowledge structure of relevant terminology) through learning function and it changes searching form automatically and runs it with association terms. For the reason, this theoretical study of Intelligent Automatic Indexing System abstracts expert's index term through learning and clustering algorism about automatic classification, text mining(categorization), and document category representation. It also demonstrates a good capacity in the aspects of expense, time, recall ratio, and precision ratio.

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Automatic Classification of Web Documents Using Concept-Based Keyword Information (개념 기반 키워드 정보를 이용한 웹 문서의 자동 분류)

  • 박사준;김기태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • pp.151-153
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    • 2003
  • 본 연구에서는 웹 문서를 분류하기 위해서 분류하고자 하는 영역(category)에 대한 개념 지식을 이용한다. 먼저, 영역별 개념 지식을 기구축된 웹 문서의 집합으로부터 제목과 하이퍼링크에 기반한 앵커 텍스트를 이용하여 개념을 보유한 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 형태소 분석을 통해 색인어로 추출한다. 추출된 색인어에 대해 TFIDF를 확장한 영역 적용 색인 가중치 TFIDFc를 적용하여 영역별 개념 기반 색인어와 색인를 구축한다. 색인은 TFIDF를 영역별로 확장하여 구축한다. 구축된 영역별 개념 기반 색인을 이용하여 새로운 웹 문서에 대해서 어떤 영역에 해당하는 가를 결정하는 자동 분류 알고리즘을 수행한다. 자동 분류 알고리즘에 의해 수행된 문서는 영역별로 정리되며, 또한, 분류된 웹 문서의 색인어는 새로운 개념 기반 키워드로 추출되어 개념 기반 영역 지식을 구축한다.

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Automatic Indexing with Controlled Vocabulary Using a Descriptor Profile (디스크립터 프로파일을 사용한 통제어휘 자동색인)

  • Kim Pan-Jun
    • Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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    • pp.153-160
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    • 2006
  • 통제어휘를 사용하는 주제색인 작업에서 색인전문가를 효율적으로 지원할 수 있는 자동색인 방법으로 프로파일 방법의 성능과 특성을 검토해 보았다. 자동색인의 성능에 영향을 미치는 주요 요인들을 검토한 다음, 동일한 조건 하에서 프로파일 기반 방법과 다른 방법들(NB, SVM, VPT)의 성능을 비교하였다. 그 결과, 로치오 알고리즘에 기초한 프로파일을 사용하는 방법이 다른 방법들에 비해 저성능이라는 일부 평가를 일반화하기는 어렵다는 사실이 실험을 통해 드러났다. 또한, 후보 디스크립터 리스트의 생성을 통하여 색인전문가의 색인작업을 지원하는 반자동색인의 경우, F$_1$척도로는 SVM, VPT와 동등한 수준에 있으면서 재현율이 상대적으로 높은 수준인 프로파일 기반 방법을 우선적으로 고려해 볼 수 있을 것이다.

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Korean Morphological Analysis Algorithms for Automatic Indexing (자동색인을 위한 한국어 형태소 분석 알고리즘)

  • Lee, Young-Joo
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • pp.240-246
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    • 1989
  • 자동색인이라 함은 기존의 수작업에 의한 색인어 선정 대신 컴퓨터에 의해서 자동화하는 것을 말한다. 한국어는 색인어가 될 수 있는 어근에 조사 및 어미가 붙어서 한 어절을 이루는 언어학 적인 특성을 갖고 있다. 지금까지는 어근을 분리하기 위해 어근에 대한 사전을 구축하고 이를 Top-down 방법에 의해 처리하는 것이 통례였다. 그러나 이러한 방법은 외래어나 고유명사 등 새로 발생하는 어휘가 많은, 뉴스 원고와 같은 보도자료에는 쉽게 적용할 수가 없으며, 자연어를 다루는 타 분야에서도 미등록어에 대한 처리 방안이 시급한 실정이다. 본 논문은 어휘사전 없이 조사 및 어미의 생성 규칙을 이용한 Bottom-up 방식으로 처리하여 후보 색인어를 추론하고, 어절 상호간의 관계를 밝히는 구문분석을 통하여 이를 확정하는 알고리즘을 제안하였다.

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A Theoretical Study on Indexing Methods using the Metadata for the Automatic Construction of a Thesaurus Browser (시소러스 브라우저 자동구현을 위한 Metadata를 이용한 색인어 처리방안에 대한 연구)

  • Seo , Whee
    • Journal of Korean Library and Information Science Society
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    • v.35 no.4
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    • pp.451-467
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    • 2004
  • This paper is intended to present the theoretical analyses on automatic indexing, which is vital in the process of constructing a thesaurus browser, and clustering algorithms to construct hierarchical relations among terms as well as the methods for the automatic construction of a thesaurus browser. The methods to select the index term automatically in the web documents are studied by surveying the methods for analyzing and processing metadata which conforms to bibliographical roles of traditional paper documents in web documents. Also, the result of the study suggests to adding or involving the metadata in web documents, using the metadata automatic editor because metadata is not listed in most of the web documents.

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Classification of Documents using Automatic Indexing (자동 색인을 이용한 문서의 분류)

  • 신진섭;장수진
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.4 no.1
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    • pp.21-27
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    • 1999
  • In this paper. we propose a new method for automatic classification of documents using the degree of similarity between words. First, we seek relevance terms using automatic indexing. Second, we found frequency in use words in documents and the degree of relevance between the words using probability model. Continuously, we extracted the set of words which is connected the relevance closely and created the profiles characterizing each classification And, with the profile we finally classified them. We experimented on classifying two groups of documents. Some documents were about Genetic Algorithm. The others were about Neural Network. The results of the experiments indicated that automatic classification with word accordance of degree enable us to manage the retrieved documents structurally.

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Automation of News Video Indexing for Content-Based Retrieval (내용기반 검색을 위한 뉴스 비디오 인덱싱의 자동화)

  • 이동섭;이지연;신성윤;전근환;배석찬;이양원
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • pp.507-510
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    • 1998
  • 다양한 분야에서 중요하게 사용될 수 있는 뉴스 비디오 데이터베이스를 구축하기 위해서는 비디오 색인의 자동화에 관한 연구가 필연적이다. 본 논문에서는 뉴스 비디오 색인을 자동화하는 방법으로, 이전에 제안한 컷 추출 방법을 이용하였다. 컷에 의해 추출된 키 프레임에서 앵커 인식 알고리즘으로 앵커 프레임을 자동으로 추출하여 색인을 부여하는 방법으로 비디오 스트림에 대한 색인을 자동화하였다. 구성되는 색인 구조의 형태는 앵커 프레임들이 시간에 따른 사건의 연결이 되고, 앵커 프레임 내에서는 종속되는 키 프레임들을 중심으로 원형을 형성한다. 이들 각각을 논리적으로 통합하면 사용자의 관점에 따라 여러 가지 방법으로 브라우징되며, 사용자가 원하는 뉴스 비디오 씬들을 쉽게 선택하여 볼 수 있는 특징을 제공하는 장점을 부여한다. 또한, 색인화 된 비디오 스트림을 이용하면 자동적으로 비디오 편집을 수행 할 수 있는 비디오 저작도구의 기반을 제공할 수 있다.

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An Extended Naive Bayesian Algorithm for Automatic Book Classification (자동 도서분류를 위한 확장된 나이브베이지안 알고리즘)

  • Kim, Sung-Soo;Jung, Hyun-Jun;Baik, Doo-Kwon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • pp.547-550
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    • 2014
  • 국내 공공도서관에서는 잘못 분류된 도서의 서가(bookshelf) 배치로 인해 이용자의 불편과 해당 도서관의 도서분류체계와의 불일치 등으로 도서관리에 어려움을 겪고 있다. 또한 자동 도서분류를 위한 기계학습 등 다양한 알고리즘의 연구가 진행되어 왔으나 적은 학습데이터에서의 분류효과 향상에 한계가 있었다. 이에 이 연구에서는 KORMARC(Korea Machine Readable Cataloging) 의 색인어(키워드) 정보를 결합한 확장된 나이브베이지안 알고리즘을 제안하였다. 색인어 정보는 일반적으로 도서검색시스템에서 검색 효과를 높이기 위해 이용되고 있으며 실제 공공도서관에서의 실험을 통해 도서량이 적은 경우에 보다 높은 분류효과를 얻을 수 있음을 실험 평가하였다.

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An Automatic Text Classification Model using Association Rules (데이타마이닝 기법을 이용한 문서 자동 분류 모델)

  • 김영인;이진용;문현정;우용태
    • Proceedings of the Korea Database Society Conference
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    • pp.101-108
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    • 2000
  • 기업에서 보유한 전문 지식 정보가 급속도로 증가함에 따라 대량의 문서에 저장된 지식 정보를 효과적으로 탐색하여 기업 경영에 활용하기 위한 지식경영시스템 도입이 확산되고 있다. 이러한 지식경영시스템에서 핵심적인 구성 요소는 전문 분야의 지식 정보를 체계적으로 분류하고 효율적으로 검색하기 위한 지식 탐사 기법이다. 본 논문에서는 데이타마이닝 기법을 이용하여 문서를 자동적으로 분류하기 위한 새로운 모델을 제안하였다. 연관 규칙 탐사 알고리즘을 이용하여 학습용 문서 집합으로부터 세부 분야를 대표하는 색인어 집합을 구성하였다. 세부 분야별 색인어 집합에 대하여 전체 문서에 대한 비중에 따라 가중치 배열을 구성하여 문서를 자동으로 분류하기 위한 기준으로 삼았다. 임의의 문서를 자동적으로 분류하는 실험을 통하여 제안된 방법의 효율성을 검정하였다.

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