| 한글제목(Korean Title) |
효과적인 문서 수준의 정보를 이용한 합성곱 신경망 기반의 신규성 탐지 |
| 영문제목(English Title) |
CNN-Based Novelty Detection with Effectively Incorporating Document-Level Information |
| 저자(Author) |
조성웅
오흥선
임상훈
김선호
Seongung Jo
Heung-Seon Oh
Sanghun Im
Seonho Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 09 NO. 10 PP. 0231 ~ 0238 (2020. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
웹 상에 수 많은 문서가 등장함에 따라 기존 문서와 내용이 중복되는 문서를 찾아서 제외함으로써 새로운 문서를 찾는 노력을 줄일 수 있어 문서 수준의 신규성 탐지(novelty detection)가 중요해졌다. 최근 연구에서는 합성곱 신경망(CNN) 구조 기반의 신규성 탐지 모델 구조가 제안되었고 상당한 성능 향상을 나타내였다. 본 논문에서는 기존의 CNN 기반의 모델에서 문서 수준의 정보가 제한적으로 사용되는 것을 관측하고 문서의 신규성을 결정할 때 문서 수준의 정보가 중요하므로 제한적인 사용이 문제가 된다고 가정하였다. 이에 대한 해결책으로, 본 논문에서는 합성곱 신경망 기반 신규성 탐지 모델 구조를 개선하여 문서 수준 정보를 효과적으로 사용하는 두 가지 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 대상(target) 문서와 증거로 주어진 출처(source) 문서 사이의 상대적(relative) 정보를 추출하여 신규성을 분류할 대상 문서의 특징 벡터를 구성하는 것에 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 표준 벤치마크 데이터 셋인 TAP-DLND 1.0를 이용하여 여러 실험을 통해서 제안한 방법의 우수성을 보여준다
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영문내용
(English Abstract) |
With a large number of documents appearing on the web, document-level novelty detection has become important since it can reduce the efforts of finding novel documents by discarding documents sharing redundant information already seen. A recent work proposed a convolutional neural network (CNN)-based novelty detection model with significant performance improvements. We observed that it has a restriction of using document-level information in determining novelty but assumed that the document-level information is more important. As a solution, this paper proposed two methods of effectively incorporating document-level information using a CNN-based novelty detection model. Our methods focus on constructing a feature vector of a target document to be classified by extracting relative information between the target document and source documents given as evidence. A series of experiments showed the superiority of our methods on a standard benchmark collection, TAP-DLND 1.0.
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| 키워드(Keyword) |
딥 러닝
합성곱 신경망
신규성 탐지
Deep Learning
CNN
Novelty Detection
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