단순 베이즈 분류기를 이용한 인기 신문 기사 분류

Q: 이 논문에서 정의한 단순 베이즈 분류기란 무엇인가?

신문 기사의 텍스트 데이터를 분석하여 해당 기사의 인기 여부를 예측하는 데 사용되는 기계 학습 알고리즘이다. R의 텍스트 마이닝 패키지를 활용하여 기사의 특징을 분석하고, 특정 단어의 출현 비율과 사전 확률을 통해 기사를 분류하는 역할을 수행한다.

Q: 단순 베이즈 분류기를 통한 뉴스 기사의 인기 여부 분류 결과는 어떠한가?

연구 결과, 비인기 기사는 단어 빈도수만으로도 비교적 높은 정확도로 분류가 가능했다. 반면 인기 기사는 단어 빈도 외에 다양한 복합적 요인이 작용하여 결정되므로, 단순히 학습 데이터를 늘리는 것만으로는 분류 성능을 크게 향상시키기 어렵다.

이석원; 김성민; 김유나; 박정열; 이지훈; 강태원

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 이석원 (국립강릉원주대학교) 김성민 (국립강릉원주대학교) 김유나 (국립강릉원주대학교) 박정열 (국립강릉원주대학교) 이지훈 (국립강릉원주대학교) 강태원 (국립강릉원주대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2018년도 공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]

발행연도: 2018.11

수록면: 305 - 308 (4page)

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단순 베이즈 분류기(Naive Bayesian classifier)를 이용하여 사람들에게 인기 있는 기사들과 인기 없는 기사들을 학습시킨다. 그 후, 새로운 신문 기사에 있는 내용의 단어들이 인기 있는 기사와의 공통된 단어 개수와 인기 없는 기사들에 포함되어 있는 공통된 단어 개수를 비교하여 이 기사가 사람들에게 인기가 있는지 없는지 유추한다.

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000181818

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