Topic signatur e와 n-gram을 이용한 댓글 분류 시스템

Comments Classification System using Topic Signature and n-gram

  • 배민영 (창원대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 차정원 (창원대학교 컴퓨터공학과)
  • Bae, Min-Young (Dept. of Computer Engineering, Changwon National University) ;
  • Cha, Jeong-Won (Dept. of Computer Engineering, Changwon National University)
  • 발행 : 2008.10.10

초록

본 논문에서는 토픽 시그너처(Topic Signature)와 n-gram을 이용한 댓글 분류 시스템을 개발한다. 토픽 시그너처는 문서요약이나 문서분류에서 자질 선택을 위한 방법으로 많이 사용되어지며, n-gram은 모든 언어에 적용 가능한 장점이 있다. 악성댓글은 대체로 문장 길이가 짧고 유행어나 변형어의 출현 빈도가 높으며 비정형화된 특징이 있다. 따라서 우리는 댓글을 n-gram으로 나누어 자질로 선택한다. 분류를 위해 베이지안(Bayesian)모델을 사용하였다. 본 논문에서는 한글과 영어 댓글에 대한 판별 실험을 통하여 구현한 시스템이 복잡한 전처리 과정이 필요한 기존에 제안된 방법들보다 더 나은 성능을 보이며, 언어에 관계없이 적용 가능하다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

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