실세계의 FAQ 메일 자동분류를 위한 문서 특징추출 방법의 성능 비교

Comparison of Document Features Extraction Methods for Automatic Classification of Real World FAQ Mails

최근 문서 자동분류의 중요성이 널리 인식되어 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 한글 문서의 효과적인 자동분류를 위한 다양한 특징추출 방법들을 구현하고 실제 질의메일에 대한 효율적인 특징주출 방법을 제시한다. 실험을 위해 문서 빈도(document frequency), 정보획득(information gain), 상호 정보량(mutual information), x$^2$등 7가지 특징추출 방법을 사용하였으며 463개의 실제 테스트 질의메일에 적용한 결과, x$^2$ 방법이 74.7%의 인식률을 내어 성능이 가장 좋음을 알 수 있었다. 반면에 x$^2$와 함께 가장 자주 쓰이는 방법 중의 하나인 정보 이득은 인식률이 최대 40.6%밖에 되지 않았다.