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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제35권 제12호
발행연도
2008.12
수록면
774 - 779 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2009

지지 벡터 기계와 토픽 시그너처를 이용한 댓글 분류 시스템 : 언어에 독립적인 댓글 분류 시스템
배민영 ,  은지현 ,  장두성 외 1명 한국HCI학회 학술대회 2009.02 학술대회자료

2008

Topic Signature를 이용한 댓글 분류 시스템
배민영 ,  차정원 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2008.12 학술저널
Topic Signature를 이용한 댓글 분류 시스템
배민영 ,  차정원 한국정보과학회 학술발표논문집 2008.06 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 토픽 시그너처(Topic Signature)를 이용하여 댓글을 분류하는 시스템에 대해서 설명한다. 토픽 시그너처는 자질을 선택하는 방법으로 문서요약이나 문서분류에서 사용하는 방법이다. 댓글은 문장의 길이가 짧고 띄어쓰기가 거의 없으며 특수문자들이 많은 특성을 가지고 있다. 따라서 우리는 댓글을 7개의 음절로 나누고 이를 다시 Tri-gram으로 나누어 분류의 기본단위로 본다. 이 Tri-gram을 토픽 시그너처를 이용한 학습 단위로 사용하고, 학습한 자질을 베이지안(Bayesian) 모델을 사용하여 분류한다.
다양한 방법의 모델과 비교·실험을 통하여 구현한 시스템의 성능이 기존의 방법보다 상승되었음을 실험결과를 통해 알 수 있었다.
#악플분류 #기계학습 #토픽 시그너처 #n-gram #comment classification #machine learning #topic signature

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 댓글 분류 시스템
4. 실험 및 토의
5. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [인터넷자원] - / / comment and trackback spam statistics google schola 2. [인터넷자원] - / / MIT Spam Conference 2007 google schola 3. [단행본] - Bo Pang / 2002 / Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques / EMNLP : 79 ~ 86 google schola 4. [단행본] - Soo-Min Kim / 2005 / Automatic Detection of Opinion Bearing Words and Sentences / IJCNLP : 61 ~ 66 google schola 5. [단행본] - Soo-Min Kim / 2004 / Determining the Sentiment of Opinions / COLING : 1367 ~ 1373 google schola

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