학술지 논문에 디스크립터를 자동부여하기 위하여 기계학습 기반의 접근법을 적용하였다. 정보학 분야의 핵심 학술지를 선정하여 지난 11년간 수록된 논문들을 대상으로 문헌집단을 구성하였고, 자질 선정과 학습집합의 크기에 따른 성능을 살펴보았다. 자질 선정에서는 카이제곱 통계량(CHI)과 고빈도 선호 자질 선정 기준들(COS, GSS, JAC)을 사용하여 자질을 축소한 다음, 지지벡터기계(SVM)로 학습한 결과가 가장 좋은 성능을 보였다. 학습집합의 크기에서는 지지벡터기계(SVM)와 투표형 퍼셉트론(VPT)의 경우에는 상당한 영향을 받지만 나이브 베이즈(NB)의 경우에는 거의 영향을 받지 않는 것으로 나타났다.
학술지 논문에 디스크립터를 자동부여하기 위하여 기계학습 기반의 접근법을 적용하여  문헌집단을 구성하였고, 자질 선정과 학습집합의 크기에 따른 성능을 살펴보았으며 자질 선정에서는 카이제곱 통계량과 고빈도 선호 자질 선정 기준들을 사용하여 자질을 축소한 다음, 지지벡터기계로 학습한 결과가 가장 좋은 성능을 보였다. 