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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
이 연구는 최근 접근 및 활용이 높아지고 있는 목차에 대해 품사 측면과 주제 측면에서 가지는 기술 통계와 비교 분석을 수행하였다. 이를 위해 대학 도서관의 수서 목록에서 사회과학분야 도서를 추출하고 해당하는 도서에 대해 종합목록으로부터 DDC 분류기호를, 인터넷 서점으로부터 목차 정보를 추출하였다. 서명과 목차를 대상으로 형태소 분석하여 명사 중심의 어휘에 대해 기술통계와 빈도 분석을 실시하였다. 그 결과 형태소 측면에서 서명과 목차는 명사가 대략 절반가량 차지하며, 서명과 비교하여 목차는 50배 정도 더 많은 명사를 가지며, 목차에 출현한 명사 중에 목차만이 고유하게 가지는 비율이 95.2%에 달하는 것으로 파악되었다. 또한 목차는 사회과학 학문분야에 따라 길이가 차이가 나는 것으로 나타났다.
Abstract
Recently, the table of contents (TOC) has been becoming increasingly accessible and utilized. The study conducted descriptive statistics and comparative analysis of the table of contents in terms of parts of speech and subject in text. For this purpose, this study chose the books of the social sciences field from acquisition lists of an academic library, obtained Dewey class numbers of target books from KERIS union catalog, and extracted TOC data from online bookstore. Morphological analysis was performed on each book titles and TOCs, and descriptive statistics and frequency analysis were carried out. As a result, nouns made up roughly half of the morphemes of titles or the TOCs. TOCs had about 50 times more nouns than titles. The percentage of unique nouns that appeared only in the table of contents is estimated to be 95.2% of the TOC’s total nouns. The table of contents also showed a differences in its lengths depending on the field of social science.
초록
이 연구에서는 한 대학도서관의 신착 도서 리스트 중 사회 과학 분야 6,253권에 대해 목차 정보를 이용하여 자동 분류를 적용하였다. 분류기는 kNN 알고리즘을 사용하였으며 자동 분류의 범주로 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 사용하였다. 분류 자질은 도서의 서명과 목차를 사용하였으며, 목차는 인터넷 서점으로부터 Open API를 통해 획득하였다. 자동 분류 실험 결과, 목차 자질은 분류 재현율과 분류 정확률 모두를 향상시키는 좋은 자질임을 알 수 있었다. 또한 목차는 풍부한 자질로 불균형인 데이터의 과적합 문제를 완화시키는 것으로 나타났다. 법학과 교육학은 사회 과학 분야에서 특정성이 높아 서명 자질만으로도 좋은 분류 성능을 가져오는 점도 파악할 수 있었다.
Abstract
This study applied automatic classification using table of contents (TOC) text for 6,253 social science books from a newly arrived list collected by a university library. The k-nearest neighbors (kNN) algorithm was used as a classifier, and the ten divisions on the second level of the DDC’s main class 300 given to books by the library were used as classes (labels). The features used in this study were keywords extracted from titles and TOCs of the books. The TOCs were obtained through the OpenAPI from an Internet bookstore. As a result, it was found that the TOC features were good for improving both classification recall and precision. The TOC was shown to reduce the overfitting problem of imbalanced data with its rich features. Law and education have high topic specificity in the field of social sciences, so the only title features can bring good classification performance in these fields.
초록
이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성 등에 따른 것으로 판단하였다.
Abstract
The purpose of this study is to evaluate the Dublin Core metadata generated by ChatGPT using book covers, title pages, and colophons from a collection of books. To achieve this, we collected book covers, title pages, and colophons from 90 books and inputted them into ChatGPT to generate Dublin Core metadata. The performance was evaluated in terms of completeness and accuracy. The overall results showed a satisfactory level of completeness at 0.87 and accuracy at 0.71. Among the individual elements, Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Rights, and Language exhibited higher performance. Subject and Description elements showed relatively lower performance in terms of completeness and accuracy, but it confirmed the generation capability known as the inherent strength of ChatGPT. On the other hand, books in the sections of social sciences and technology of DDC showed slightly lower accuracy in the Contributor element. This was attributed to ChatGPT’s attribution extraction errors, omissions in the original bibliographic description contents for metadata, and the language composition of the training data used by ChatGPT.