KCI우수등재
베이지안 학습을 이용한 문서의 자동분류 = An Automatic Document Classification with Bayesian Learning
저자
김진상 (계명대학교 컴퓨터 전자공학부교수) ; 신양규 (경산대학교 정보과학부교수) ; Kim, Jin-Sang ; Shin, Yang-Kyu
발행기관
학술지명
한국데이터정보과학회지(Journal of the Korean data & information science society)
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI우수등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
19-30(12쪽)
제공처
소장기관
As the number of online documents increases enormously with the expansion of information technology, the importance of automatic document classification is greatly enlarged. In this paper, an automatic document classification method is investigated and applied to UseNet 20 newsgroup articles to test its efficacy. The classification system uses Naive Bayes classification algorithm and the experimental result shows that a randomly selected newsgroup arcicle can be classified into its own category over 77% accuracy.
더보기정보통신기술의 비약적인 발전은 온라인으로 생성되는 전자문서의 양을 폭발적으로 증가시키고 있다. 따라서 수동으로 문서를 분류하던 종래의 방법 대신 문서의 자동분유 기술 개발이 특별히 요구되고 있다. 본 논문에서는 베이지안 학습 기법을 이용하여 문서를 자동으로 분류하는 방법을 연구하고, 20개의 유즈넷 뉴스그룹 문서들을 분류하도록 시험하였다. 사용한 알고리즘은 Naive Bayes Classifier이며, 구현한 시스템을 이용해 유즈넷 문서를 대상으로 자동분류를 실험한 결과 분류의 정확률이 약 77%로 나타났다.
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