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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현규 (Sahmyook University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제28권 제6호(통권 제231호)
발행연도
2023.6
수록면
63 - 69 (7page)

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검색 API를 통해 수집된 소셜 리뷰에는 주어진 검색어와 상관없는 리뷰가 다수 포함되어 있을 수 있으며, 이들 리뷰는 왜곡된 분석 결과를 초래할 수 있어 노이즈 리뷰로 지칭된다. 본 논문에서는 노이즈 리뷰를 효과적으로 필터링하기 위한 지도 학습 알고리즘들을 소개하고, 실험을 통해 이들의 성능을 비교한다. 실험에는 울산광역시의 관광지를 대상으로 수집된 2만여 개의 리뷰가 이용되었으며, 학습 알고리즘으로는 텍스트 처리에 높은 정확도를 제공하는 것으로 알려진 LSTM과 BERT를 이용하였다. 실험 결과, BERT의 정확도가 LSTM에 비해 우수했으며, 두 알고리즘의 f1-스코어는 각각 90.1%와 95.2%로 조사되었다. 반면, 실행시간 측면에서는 LSTM이 BERT에 비해 5배 정도 빠른 성능을 제공하였다. 따라서 노이즈 리뷰 필터링 문제에 있어 정확도가 중요한 경우 BERT가, 성능이 중요하거나 컴퓨팅 자원이 부족한 경우는 LSTM이 보다 적절하게 이용될 수 있다.
#Social big data #Noise review filtering #Supervised learning #LSTM #BERT #소셜 빅데이터 #노이즈 리뷰 필터링 #지도 학습

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Algorithms for Review Filtering
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion and Future Work
REFERENCES

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