워드넷 기반 특징 추상화를 통한 웹문서 자동분류시스템의 성능향상 (Improving Hypertext Classification Systems through WordNet-based Feature Abstraction)

서지정보

· 발행기관 : 한국전자거래학회
· 수록지 정보 : 한국전자거래학회지 / 18권 / 2호 / 95 ~ 110페이지
· 저자명 : 노준호, 김한준, 장재영

초록

본 논문은 기계학습 기법에 기반한 웹문서 자동분류 시스템의 성능을 높이기 위한 새로운형태의 특징가공 기법을 제안한다. 제안 기법은 하이퍼텍스트 웹문서에 대한 자동분류를효과적으로 수행하기 위해 하이퍼링크 관계를 활용하여 특징 집합을 확장시킨다. 웹문서는하이퍼링크 관계를 통해 서로 연결된 구조를 가지며, 그 관계는 많은 경우 연관도가 높은 문서들간에 존재한다. 이러한 링크 정보가 분류모델의 주요 인자가 되는 특징 집합의 질을 높이는중요한 역할을 수행할 수 있다. 제안 기법의 기본 아이디어는 워드넷 온톨로지를 기반으로분류 대상 문서와 인접 문서들에 포함된 단어(특징)들 간의 의미적 유사도를 평가함으로써다수의 특징들로 구성된 추상화된 개념적 특징을 생성하는 것이다. 여기서 유사도 함수는 워드넷안에서 특징들 간의 상/하위어 관계 정보를 정량적으로 계산하게 된다. 분류모델의 구축시추상화된 개념 특징은 일반 특징과 동일하게 간주하여 보다 정확한 분류 모델을 구축하는데기여한다. Web-KB 문서집합을 이용한 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법 보다 우수함을보였다.

영어초록

This paper presents a novel feature engineering technique that can improve the conventional machine learning-based text classification systems. The proposed method extends the initial set of features by using hyperlink relationships in order to effectively categorize hypertext web documents. Web documents are connected to each other through hyperlinks, and in many cases hyperlinks exist among highly related documents. Such hyperlink relationships can be used to enhance the quality of features which consist of classification models. The basic idea of the proposed method is to generate a sort of abstracted concept feature which consists of a few raw feature words; for this, the method computes the semantic similarity between a target document and its neighbor documents by utilizing hierarchical relationships in the WordNet ontology. In developing classification models, the abstracted concept features are equated with other raw features, and they can play a great role in developing more accurate classification models. Through the extensive experiments with the Web-KB test collection, we prove that the proposed methods outperform the conventional ones.

참고자료

· 없음