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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 연구 영역 분석을 위하여 통제어휘와 비통제어휘를 연계해서 사용하는 새로운 방법을 모색하기 위한 것이다. 동시출현단어분석은 크게 통제어휘와 비통제어휘를 사용하는 경우의 두 가지 유형으로 구분할 수 있는데, 통제어휘를 사용할 경우에는 자료 희귀성 및 색인자 효과가 단점이며, 비통제어휘를 사용할 경우에는 저자의 주관에 따른 단어 선택 및 단어의 중의성이 문제가 된다. 이 연구에서는 양자를 보완할 수 있는 방법으로, 통제어휘인 디스크립터를 비통제어휘인 단어와의 동시출현 정보로 표현하는 디스크립터 프로파일링을 제안하였다. 정보학 분야에 적용해본 결과, 디스크립터 프로파일링은 특정 영역의 최신 동향을 파악하는데 있어 통제어휘와 비통제어휘가 갖는 본질적인 문제점을 어느 정도 보완할 수 있는 것으로 나타났다.
Abstract
This study aims to explore a new technique making complementary linkage between controlled vocabularies and uncontrolled vocabularies for analyzing a research domain. Co-word analysis can be largely divided into two based on the types of vocabulary used: controlled and uncontrolled. In the case of using controlled vocabulary, data sparseness and indexer effect are inherent drawbacks. On the other case, word selection by the author's perspective and word ambiguity. To complement each other, we suggest a descriptor profiling that represents descriptors(controlled vocabulary) as the co-occurrence with words from the text(uncontrolled vocabulary). Applying the profiling to the domain of information science implies that this method can complement each other by reducing the inherent shortcoming of the controlled and uncontrolled vocabulary.
초록
이 연구에서는 분포 유사도를 문헌 클러스터링에 적용하여 전통적인 코사인 유사도 공식을 대체할 수 있는 가능성을 모색해보았다. 대표적인 분포 유사도인 KL 다이버전스 공식을 변형한 Jansen-Shannon 다이버전스, 대칭적 스큐 다이버전스, 최소 스큐 다이버전스의 세 가지 공식을 문헌 벡터에 적용하는 방안을 고안하였다. 분포 유사도를 적용한 문헌 클러스터링 성능을 검증하기 위해서 세 실험 집단을 대상으로 두 가지 실험을 준비하여 실행하였다. 첫 번째 문헌 클러스터링 실험에서는 최소 스큐 다이버전스가 코사인 유사도 뿐만 아니라 다른 다이버전스 공식의 성능도 확연히 앞서는 뛰어난 성능을 보였다. 두 번째 실험에서는 피어슨 상관계수를 이용하여 1차 유사도 행렬로부터 2차 분포 유사도를 산출하여 문헌 클러스터링을 수행하였다. 실험 결과는 2차 분포 유사도가 전반적으로 더 좋은 문헌 클러스터링 성능을 보이는 것으로 나타났다. 문헌 클러스터링에서 처리 시간과 분류 성능을 함께 고려한다면 이 연구에서 제안한 최소 스큐 다이버전스 공식을 사용하고, 분류 성능만 고려할 경우에는 2차 분포 유사도 방식을 사용하는 것이 바람직하다고 판단된다.
Abstract
In this study, measures of distributional similarity such as KL-divergence are applied to cluster documents instead of traditional cosine measure, which is the most prevalent vector similarity measure for document clustering. Three variations of KL-divergence are investigated; Jansen-Shannon divergence, symmetric skew divergence, and minimum skew divergence. In order to verify the contribution of distributional similarities to document clustering, two experiments are designed and carried out on three test collections. In the first experiment the clustering performances of the three divergence measures are compared to that of cosine measure. The result showed that minimum skew divergence outperformed the other divergence measures as well as cosine measure. In the second experiment second-order distributional similarities are calculated with Pearson correlation coefficient from the first-order similarity matrixes. From the result of the second experiment, second-order distributional similarities were found to improve the overall performance of document clustering. These results suggest that minimum skew divergence must be selected as document vector similarity measure when considering both time and accuracy, and second-order similarity is a good choice for considering clustering accuracy only.
초록
전 학문 분야를 포괄하는 광역 과학 지도는 학문 분야 사이의 구조적인 관계를 시각적으로 분석하는데 사용되고 있다. 이 연구에서는 광역 과학 지도에 대한 선행 연구를 개관한 후 새로운 방법으로 국내의 학술 활동을 반영하는 광역 과학 지도를 생성하였다. 광역 과학 지도에 대한 연구는 ISI사(현재 Thomson Scientific)의 Garfield와 Small에 의해서 촉발되었고 최근에는 스페인 그라나다 대학의 SCImago 연구팀과 미국 인디애나 대학의 Brner 교수팀이 활발히 연구 결과를 발표하고 있다. 이들은 자신들이 만들어 발표하고 있는 지도를 과학 지도 또는 사이언토그램이라고 부르며, 이에 관련된 활동을 과학지도학(scientography)이라고 하였다. 기존의 광역 과학 지도는 대부분 학술 논문 사이의 인용 분석에 근거하여 제작되었으나, 국내 학술 논문에 대한 인용 데이터베이스는 아직 미비한 상태이다. 따라서 이 연구에서는 국내의 광역 과학 지도를 만들기 위해서 학술진흥재단에 신청된 과제 제안서의 텍스트를 활용하였다. 학문 분야 사이의 연결 정보를 네트워크로 표현하는 수단으로 널리 사용되고 있는 패스파인더 네트워크(PFNet) 알고리즘으로 광역 과학 지도를 생성한 후, 이의 대안으로 개발된 클러스터링 기반 네트워크(CBNet) 알고리즘으로 다시 지도를 생성하였다. 최종적으로 두 지도에 나타난 상반된 관점을 통합하도록 CBNet 지도를 수정하여 국내 광역 과학 지도를 제시하였다.
Abstract
Global map of science, which is visualizing large scientific domains, can be used to visually analyze the structural relationships between major areas of science. This paper reviewed previous efforts on global science map, and then tried to making a science map of Korea with some new methods. There are several research groups on making global map of science including Dr. Small and Dr. Garfield of ISI (now Thompson Scientific), SCImago research group at the University of Granada, and Dr. Brner's InfoVis Lab at the Indiana University. They called their maps as science map or scientogram and called the activity of mapping science as scientography. Most of the previous works are based on citations between scientific articles. However citation database for Korean journal articles is still under construction. This research tried to make a Korean science map with the text in the proposals suggested for funding from Korean Research Foundation. Two kinds of method for generating networks of scientific fields are used. One is Pathfinder network (PFNet) alogorithm which has been used in several published bibliometric studies. The other is clustering-based network (CBnet) algorithm which was proposed recently as an alternative to PFNet. In order to take into account both views of the two algorithms, the resulting maps are combined to a final science map of Korea.
초록
문헌간 유사도를 자질로 사용하는 분류기에서 미분류 문헌을 학습에 활용하여 분류 성능을 높이는 방안을 모색해보았다. 자동분류를 위해서 다량의 학습문헌을 수작업으로 확보하는 것은 많은 비용이 들기 때문에 미분류 문헌의 활용은 실용적인 면에서 중요하다. 미분류 문헌을 활용하는 준지도학습 알고리즘은 대부분 수작업으로 분류된 문헌을 학습데이터로 삼아서 미분류 문헌을 분류하는 첫 번째 단계와, 수작업으로 분류된 문헌과 자동으로 분류된 문헌을 모두 학습 데이터로 삼아서 분류기를 학습시키는 두 번째 단계로 구성된다. 이 논문에서는 문헌간 유사도 자질을 적용하는 상황을 고려하여 두 가지 준지도학습 알고리즘을 검토하였다. 이중에서 1단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성에만 활용하므로 간단하며, 2단계 준지도학습 방식은 미분류 문헌을 문헌유사도 자질 생성과 함께 학습 예제로도 활용하는 알고리즘이다. 지지벡터기계와 나이브베이즈 분류기를 이용한 실험 결과, 두 가지 준지도학습 방식 모두 미분류 문헌을 활용하지 않는 지도학습 방식보다 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 특히 실행효율을 고려한다면 제안된 1단계 준지도학습 방식이 미분류 문헌을 활용하여 분류 성능을 높일 수 있는 좋은 방안이라는 결론을 얻었다
Abstract
This paper studies the problem of classifying documents with labeled and unlabeled learning data, especially with regards to using document similarity features. The problem of using unlabeled data is practically important because in many information systems obtaining training labels is expensive, while large quantities of unlabeled documents are readily available. There are two steps in general semi-supervised learning algorithm. First, it trains a classifier using the available labeled documents, and classifies the unlabeled documents. Then, it trains a new classifier using all the training documents which were labeled either manually or automatically. We suggested two types of semi-supervised learning algorithm with regards to using document similarity features. The one is one step semi-supervised learning which is using unlabeled documents only to generate document similarity features. And the other is two step semi-supervised learning which is using unlabeled documents as learning examples as well as similarity features. Experimental results, obtained using support vector machines and naive Bayes classifier, show that we can get improved performance with small labeled and large unlabeled documents then the performance of supervised learning which uses labeled-only data. When considering the efficiency of a classifier system, the one step semi-supervised learning algorithm which is suggested in this study could be a good solution for improving classification performance with unlabeled documents.