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저자정보
강지혜 (부산대학교) 김민호 (부산카톨릭대학교) 권혁철 (부산대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.12
발행연도
2023.12
수록면
1,063 - 1,070 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.12.1063

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소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용한 의사소통이 폭발적으로 증가함에 따라 메신저 기능을 통해 텍스트 데이터가 방대하게 발생하고 있다. 반면 최근 자연어 처리(Natural Language Processing) 분야의 발전으로 감성 분류, 욕설 탐지, 챗봇 등 다양한 애플리케이션이 개발되어 제공되고 있으나, 한국어 구어체 텍스트에서 발화자의 성별, 연령대와 같은 저자의 다양한 특징을 분류하려는 시도는 전무한 상황이다. 본 연구에서는 한국어 구어체를 활용하여 저자 프로파일링을 위한 성별 분류 모델을 제안한다. 발화자의 성별 분류를 위해 카카오톡 대화 데이터를 기반으로, 한국어 댓글로 학습한 KcBERT(Korean Comments BERT)에 일상대화와 유사한 ‘네이트판(Nate Pan)’ 데이터를 추가로 학습하여 Domain Adaptation을 진행한다. 그 후 어휘 외적인 정보를 결합한 모델로 실험한 결과 약 95%의 정확도를 달성하여 성능이 향상 됨을 보였다. 본 연구에서는 Domain Adaptation을 위해 자체 수집한 ‘네이트판(Nate Pan)’ 데이터 세트와 국립국어원 제공 데이터 세트를 활용하고, 모델의 학습과 평가를 위해서 AI HUB의 ‘한국어 SNS’ 데이터 세트를 이용한다.
#자연어처리 #SNS 데이터 #디지털포렌식 #프로파일링 #도메인 적응 #nlp #sns data #digital forensic #profiling #bert #domain adaptation

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 실험환경
4. 한국어 구어체 텍스트 기반 저자 프로파일링을 위한 성별 분류 모델
5. 실험 평가 및 결과
6. 결론 및 향후 과제
References

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