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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
배민영 (창원대학교) 은지현 (KT) 장두성 (KT) 차정원 (창원대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 HCI 2009
발행연도
2009.2
수록면
263 - 266 (4page)

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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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댓글은 일반적인 글에 비해 작성가능한 문장의 길이가 짧고, 띄어쓰기나 마침표를 잘 쓰지 않는 등 비정형화된 형식 구조를 가진다. 이러한 댓글의 악성 여부를 판별하기 위하여 본 논문에서는 문장을 n-gram으로 나누고 문서요약이나 문서분류에서 자질 선택에 많이 사용되는 토픽 시그너처(Topic Signature)를 이용하여 자질을 추출한다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machines)을 사용하여 댓글의 악성 여부를 판별한다. 본 논문에서는 한글과 영어 댓글에 대한 악성 여부를 판별하는 실험을 통하여 복잡한 전처리과정을 요구하는 기존에 제안된 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
#comment classification #machine learning #topic signature #support vector machines #n-gram

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 댓글 분류 시스템
4. 실험 및 토의
5. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌

참고문헌 (0)

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