정보관리연구 (Journal of Information Management)

한국과학기술정보연구원 과학기술정보센터 (Korea Institute of Science and Technology Information)
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유사어 사전을 이용한 웹기반 질의문의 자동 범주화에 관한 연구

A Study on Automatic Text Categorization of Web-Based Query Using Synonymy List

  • Nam, Young-Joon (Dept. of Library & Information Science, Chung-ang University) ;
  • Kim, Gyu-Hwan (Dept. of Library & Information Science, Chung-ang University)
  • 발행 : 2004.12.31
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초록

본 연구에서는 웹기반 질의문을 자동 범주화하는 방안에 대해 조사하였다. 질의문 범주화에 대한 실험은 SVM-light를 사용하여 범주자질로써 유사어 사전을 부여하기 전과 후를 비교하였다. 유사어는 학습을 통해 수작업으로 대상문서에서 713개를 추출하였다. 전체적으로 유사어 부여전과 부여후의 결과는 6개 범주에서 정도율은 -0.01%로 거의 변화가 없었으며 재현율은 8.53%가 향상되었다. F1-Measure 값도 4.58%가 향상되었다. 특히 범주내 정도율과 재현율의 표준편차가 18.39%나 개선되어 적정한 검색효율을 확보할 수 있었다.

In this study, the way of the automatic text categorization on web-based query was implemented. X2 methods based on the Supported Vector Machine were used to test the efficiency of text categorization on queries. This test is carried out by the model using the Synonymy List. 713 synonyms were extracted manually from the tested documents. As the result of this test, the precision ratio and the recall ratio were decreased by -0.01% and by 8.53%, respectively whether the synonyms were assigned or not. It also shows that the Value of F1 Measure was increased by 4.58%. The standard deviation between the recall and precision ratio was improve by 18.39%.

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