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한광록,선복근,한상태,임기욱,Han, Kwang-Rok,Sun, B.K.,Han, Sang-Tae,Rim, Kee-Wook 한국정보처리학회 2000 정보처리논문지 Vol.7 No.9
본 논문은 인터넷 문서 자동 분류 시스템의 구현에 대하여 논한다. 문서 자동분류 알고리즘을 설정하고, 역전파 학습 모델을 이용하여 문서의 범주화를 수행하는 시스템을 구축한다. 문서학습을 위해서 범주별 인터넷 문서들을 수집하고 수집한 문서에 대하여 카이제곱($\chi^2$)검정을 수행함으로써 범주화 자질을 추출한다. 이 범주화 자질을 바탕으로 하여 학습 및 분류 벡터 집합을 생성한다. 실험 결과의 평가로부터 본 논문에서 구현한 시스템이 유사도 계산을 이용한 문서의 분류 시스템보다 성능이 향상된 것을 알 수 있었다. In this paper, we discuss the implementation of automatic internet text categorization system. A categorization algorithm is designed and the system is implemented by back propagation learning model. Internet documents are collected according to the established categories and tested by Chi-squre ($\chi^2$) for the document leaning, and the category features are extracted. The sets of learning and separating vector are productt>d by these features. As a result of experimental evaluation, we show that this system is more improved in the performance of automatic categorization than the nearest neigbor method.
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한광록(Kwang Rok Han),선복근(B . K . Sun),한상태(Sang Tae Han),임기욱(Kee Wook Rim) 한국정보처리학회 2000 정보처리학회논문지 Vol.7 No.9
In this paper, we discuss the implementation of automatic internet text categorization system. A categorization algorithm is designed and the system is implemented by back propagation learning model. Internet documents are collected according to the established categories and tested by Chi-squre() for the document leaning, and the category features are extracted. The sets of learning and separating vector are producted by these features. As a result of experimental evaluation, we show that this system is more improved in the performance of automatic categorization than the nearest neigbor method.
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