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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국스마트미디어학회 스마트미디어저널 스마트미디어저널 제7권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
24 - 29 (6page)

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딥러닝에서 자연어 처리를 위한 텍스트 분석 기법은 워드 임베딩을 통해 단어를 벡터 형태로 표현한다. 본 논문에서는워드 임베딩 기법과 딥러닝 기법을 이용하여 SMS 문자 메시지를 문서 벡터로 구성하고 이를 스팸 문자 메시지와 정상적인 문자 메시지로 분류하는 방법을 제안하였다. 유사한 문맥을 가진 단어들은 벡터 공간에서 인접한 벡터 공간에 표현되도록 하기 위해 전처리 과정으로 자동 띄어쓰기를 적용하고 스팸 문자 메시지로 차단되는 것을 피하기 위한 목적으로 음절의 자모를 특수기호로 왜곡하여 맞춤법이 파괴된 상태로 단어 벡터와 문장 벡터를 생성하였다. 또한 문장 벡터 생성 시CBOW와 skip gram이라는 두 가지 워드 임베딩 알고리즘을 적용하여 문장 벡터를 표현하였으며, 딥러닝을 이용한 스팸문자 메시지 필터링의 성능 평가를 위해 SVM Light와 정확도를 비교 측정하였다.
#spam text message #word embedding #text vector #deep learning #binary classification

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참고문헌 (19)

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박경민 / 2012 / 휴대 단말을 위한 지능형 사용자 인터페이스 플랫폼 / 스마트미디어저널 1(4) google schola 손대능 / 2010 / 문자메시지의 특성을 고려한 한국어 모바일 스팸필터링 시스템 / 한국산학기술학회논문지 11(7):2595~2602 dbpia M. Salib / 2002 / MeatSlicer : Spam Classification with Naive Bayes and Smart Heuristics / Proceedings of the Spam Conference google schola K. Schneider / 2003 / A Comparison of Event Models for Naive Bayes Anti-Spam E-Mail Filtering / Proceedings of 10th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics(EACL 2003) 1:307~314 google schola 강승식 / 2006 / 메일 주소 유효성과 제목-내용 가중치 기법에 의한 스팸 메일 필터링 / 멀티미디어학회논문지 9(2):255~263 dbpia

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