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홈 > 한국정보과학회 > 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 > 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제35권 제12호
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Topic Signature를 이용한 댓글 분류 시스템

Comments Classification System using Topic Signature
배민영식별저자, 차정원식별저자
정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제35권 제12호, 2008.12, 774-779 (6 pages)
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초록
본 논문에서는 토픽 시그너처(Topic Signature)를 이용하여 댓글을 분류하는 시스템에 대해서 설명한다. 토픽 시그너처는 자질을 선택하는 방법으로 문서요약이나 문서분류에서 사용하는 방법이다. 댓글은 문장의 길이가 짧고 띄어쓰기가 거의 없으며 특수문자들이 많은 특성을 가지고 있다. 따라서 우리는 댓글을 7개의 음절로 나누고 이를 다시 Tri-gram으로 나누어 분류의 기본단위로 본다. 이 Tri-gram을 토픽 시그너처를 이용한 학습 단위로 사용하고, 학습한 자질을 베이지안(Bayesian) 모델을 사용하여 분류한다.
다양한 방법의 모델과 비교·실험을 통하여 구현한 시스템의 성능이 기존의 방법보다 상승되었음을 실험결과를 통해 알 수 있었다.

In this work, we describe comments classification system using topic signature. Topic signature is widely used for selecting feature in document classification and summarization. Comments are short and have so many word spacing errors, special characters. We firstly convert comments into 7-gram. We consider the 7-gram as sentence. We convert the 7-gram into 3-gram. We consider the 3-gram as word. We select key feature using topic signature and classify new inputs by the Naive Bayesian method.
From the result of experiments, we can see that the proposed method is outstanding over the previous methods.

목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안 댓글 분류 시스템
4. 실험 및 토의
5. 결론 및 향후 연구 과제
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  1. , , comment and trackback spam statistics

  2. , , MIT Spam Conference 2007

  3. Bo Pang , 2002 , Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques , EMNLP : 79 ~ 86

  4. Soo-Min Kim , 2005 , Automatic Detection of Opinion Bearing Words and Sentences , IJCNLP : 61 ~ 66

  5. Soo-Min Kim , 2004 , Determining the Sentiment of Opinions , COLING : 1367 ~ 1373

  6. Ryan McDonald , 2007 , Structured Models for Fine-to-Coarse Sentiment Analysis , EMNLP - CoNLL : 432 ~ 439

  7. , , Spam in blogs, Wikipedia

  8. , , Movable Type Black Filter, with content filtering

  9. Mishne G. , 2005 , Blocking Blog Spam with Language Model Disagreement , 1st International Workshop on Adversarial Information Retrieval on the Web : 1 ~ 6

  10. , , Preventing comment spam using “nofollow” tag

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