다양한 어휘 가중치를 이용한 블로그 포스트의 자동 분류
Automatic Classification of Blog Posts using Various Term Weighting
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초록
대부분의 블로그 사이트에서는 미리 정의된 분류 체계에 따른 내용 기반 분류 환경을 제공하고 있으나, 작성된 포스트의 분류를 수동으로 선택해야하는 번거로움 때문에 대부분의 블로거들은 포스트에 대한 분류를 입력하지 않고 있다. 본 논문에서는 블로그 포스트의 자동 분류를 위해 블로그 사이트에서 분류별 문서를 수집하고 수집된 분류별 문서의 어휘빈도와 문서빈도, 분류별 빈도 등의 다양한 어휘 가중치 조합하여 블로그 포스트의 특성에 적합한 가중치 방식을 찾고자 한다. 실험에서는 본 논문에서 제안한 TF-CTF-IECDF를 어휘 가중치로 사용한 분류 모델이 77.02%의 분류 정확률을 보였다.
Abstract
Most blog sites provide predefined classes based on contents or topics, but few bloggers choose classes for theirposts because of its cumbersome manual process. This paper proposes an automatic blog post classification method that variouslycombines term frequency, document frequency and class frequency from each classes to find appropriate weightingscheme. In experiment, combination of term frequency, category term frequency and inversed (excepted category's) documentfrequency shows 77.02% classification precisions.
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