정보처리학회 논문지 B
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| 한글제목(Korean Title) |
점진적 특징 가중치 기법을 이용한 나이브 베이즈 문서분류기의 성능 개선 |
| 영문제목(English Title) |
Improving Naive Bayes Text Classifiers with Incremental Feature Weighting |
| 저자(Author) |
김한준
장재영
Han-joon Kim
Jae-young Chang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 15-B NO. 05 PP. 0457 ~ 0464 (2008. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
실제 운용 환경에서 자동문서분류시스템의 성공을 위해서 충분하지 못한 학습문서의 문제와 특징 공간들에 대한 사전지식이 없는 상황을 해결하는 것이 관건이다. 이런 맥락에서 많은 자동문서분류 시스템의 구축을 위해 나이브 베이즈 문서분류 알고리즘을 사용한다. 이는 기존 학습된 분류모델과 특징 공간을 점진적으로 갱신함으로써 분류모델을 향상시키는 것이 매우 용이하기 때문이다. 본 논문에서는 특징 가중치를 이용하여 문서분류기의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 문서분류 모델의 인자로서 특징들의 분포뿐만 아니라 각 특징들의 중요도를 반영하는 것이다. 속성 선택을 미리 수행하여 학습모델을 만드는 것이 아니라, 속성 중요도를 나이브 베이즈 학습 모델에 포함시킴으로써 보다 정확한 모델을 생성할 수 있다. 또한 동적 환경에서 점진적인 특징 가중치 부여를 위해 기존의 특징 갱신 기법을 확장한 알고리즘도 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 평가하기 위해서 Reuters-21578과 20Newsgroup 문서집합 이용한 실험을 실시하여, 제안된 기법이 전통적인 나이브 베이즈 분류기의 성능을 크게 향상시킴을 증명한다.
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영문내용
(English Abstract) |
In the real-world operational environment, most of text classification systems have the problems of insufficient training documents and no prior knowledge of feature space. In this regard, Naive Bayes is known to be an appropriate algorithm of operational text classification since the classification model can be evolved easily by incrementally updating its pre-learned classification model and feature space. This paper proposes the improving technique of Naive Bayes classifier through feature weighting strategy. The basic idea is that parameter estimation of Naive Bayes considers the degree of feature importance as well as feature distribution. We can develop a more accurate classification model by incorporating feature weights into Naive Bayes learning algorithm, not performing a learning process with a reduced feature set. In addition, we have extended a conventional feature update algorithm for incremental feature weighting in a dynamic operational environment. To evaluate the proposed method, we perform the experiments using the various document collections, and show that the traditional Naive Bayes classifier can be significantly improved by the proposed technique.
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| 키워드(Keyword) |
문서분류
나이브 베이즈 분류기
특징 가중치
특징 선택
X2-통계량
Text classification
Naive Bayes classifier
feature weighting
feature selection
X2-statistic
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