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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
서수인 (연세대학교) 조성배 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.44 No.12
발행연도
2017.12
수록면
1,275 - 1,281 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2017.44.12.1275

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욕설문장을 지도학습 접근법으로 분류하기 위해서 욕설인지 아닌지 판별된 학습 문장이 필요하다. 문자수준의 컨볼루션 신경망이 각 문자에 대해 강건성을 가지기 때문에 욕설분류에 적합하지만, 학습에 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 임의로 생성한 욕설/비욕설 문장 쌍을 컨볼루션 신경망을 기반으로 하는 분류기에 학습시켜 컨볼루션 신경망의 필터가 욕설의 특징을 분류하도록 조정한 후, 실제 훈련문장을 학습시킬 때 필터를 재사용하는 전이학습방법을 제안한다. 이로써 데이터 부족과 클래스 불균형으로 인한 영향이 감소하여 분류 성능이 향상될 것이다. 실험 및 평가는 총 3가지 데이터에 대해 수행되었으며, 문자수준 컨볼루션 신경망을 활용한 분류기는 모든 데이터에서 전이학습을 적용했을 때 더 높은 F1 점수를 획득하였다.
#자연어 분류 #클래스 불균형 문제 #전이학습 #문자수준 컨볼루션 신경망 #natural language classification #class imbalance problem #transfer learning #characterlevel convolution neural network

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
S. Sood, E. Churchill, and J. Antin, Profanity use in online communities, Proc. of SIGCHI Conf. on Human Factors in Computing Systems, pp. 1481- 1490, 2012. Y. Chen, Y. Zhou, S. Zhu, and H. Xu, Detecting offensive language in social media to protect adolescent online safety, Int. Conf. on Social Computing, pp. 71-80, 2012. X. Zhang, J. Zhao, and Y. LeCun, Character-level convolutional networks for text classification, Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 649-657, 2015. S. Sood, E. Churchill, and J. Antin, Automatic identification of personal insults on social news sites, Journal of Association for Information Science and Technology, Vol. 63, No. 2, pp. 270-285, 2012. G. Xiang, B. Fan, L. Wang, J. Hong, and C. Rose, Detecting offensive tweets via topical feature discovery over a large scale twitter corpus, Int. Conf. on Information and knowledge management, pp. 1980-1984, 2012.

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