A Study on Applicability of Machine Learning for Book Classification of Public Libraries: Focusing on Social Science and Arts

이 연구의 목적은 공공도서관의 도서 분류를 위해 표제를 대상으로 머신러닝 기법의 적용 가능성을 조사하는데 있다. 데이터 분석은 아나콘다 플랫폼의 쥬피터 노트북을 통하여 파이썬의 싸이킷런 라이브러리를 이용하였다. 한글 형태소 분석을 위해 KoNLPy 분석기와 Okt 클래스를 사용하였다. 분석 대상은 공공도서관의 KORMARC 레코드에서 추출된 2,000건의 표제 필드와 KDC 분류기호(300대와 600대)이었다. 6가지 머신러닝 모델을 이용하여 데이터를 분석한 결과, 도서 분류에 머신러닝 적용 가능성이 있다고 판단되었다. 사용된 모델 중 표제 분류의 정확도는 신경망 모델이 가장 높았다. 표제 분류의 정확도 향상을 위해 도서 표제에 대한 조사와 표제의 토큰화 및 불용어에 대한 연구 필요성을 제안하였다.

keywords: 머신러닝, 표제 분류, 도서관 분류, 파이썬, 사이킷런 라이브러리, Machine Learning, Title Classification, Library Classification, Python, Scikit-learn Library

Abstract

The purpose of this study is to identify the applicability of machine learning targeting titles in the classification of books in public libraries. Data analysis was performed using Python’s scikit-learn library through the Jupiter notebook of the Anaconda platform. KoNLPy analyzer and Okt class were used for Hangul morpheme analysis. The units of analysis were 2,000 title fields and KDC classification class numbers (300 and 600) extracted from the KORMARC records of public libraries. As a result of analyzing the data using six machine learning models, it showed a possibility of applying machine learning to book classification. Among the models used, the neural network model has the highest accuracy of title classification. The study suggested the need for improving the accuracy of title classification, the need for research on book titles, tokenization of titles, and stop words.

keywords: 머신러닝, 표제 분류, 도서관 분류, 파이썬, 사이킷런 라이브러리, Machine Learning, Title Classification, Library Classification, Python, Scikit-learn Library

투고일Submission Date: 2021-02-22

수정일Revised Date: 2021-03-01

게재확정일Accepted Date: 2021-03-19

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논문 상세

Vol.32 No.1

공공도서관 도서 분류를 위한 머신러닝 적용 가능성 연구: 사회과학과 예술분야를 중심으로

A Study on Applicability of Machine Learning for Book Classification of Public Libraries: Focusing on Social Science and Arts

초록

Abstract

한국비블리아학회지