SNS Message Type 분류 시스템
A SNS Message Type Classification System
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초록
기존의 문서분류 연구들은 대부분 언어 기반 자질을 사용하였기 때문에 언어 종속적이며, 학습 데이터의 양적 확보가 요구되는 문제점을 갖는다. 또한, 자질어 선정 기법을 사용하기 위해선 자질어 선택에 사용된 문서의 분류 범주별 비율이 유사해야 하며, 예측될 문서 내에 선택된 자질어들 중 최소 한 개 이상의 자질어가 존재해야 하는 문제점이 있다. 또한, SNS(Social Network Service) message는 140자 내의 단어로 구성된다. 따라서 자질어만 사용하였을 경우, 분류 정확도 확보가 더욱 어렵다. 반면 SNS message 내 Meta-Data인 언어 독립 자질만 사용할 경우, SNS message 작성자 습관(message 생성시간, 길이, 특수기호 사용 빈도 등)이 빈번하게 반영된 메시지는 정확한 분류가 힘들다. 또한, SNS message 내용이 분류에 반영되지 않는 문제점을 갖는다. 본 연구는 SNS 환경에서 message Type 분류에 사용될 수 있는 자질어의 분류 모델을 제안 및 검증 하였다.
Abstract
In recent years, most of text classification researches have used a term-based feature approach, but it has problems that those are language dependent and require a large number of data-set for analysis and learning the classification model. Also, in order to use feature language selection method, frequency ration per category of text classification has to be analogous to one another at the same time at least one feature language must exist among selected feature language in the expected text. A SNS(Social Network Service) message consists of 140 or less words. Therefore, it is very difficult to secure classification accuracy. On the other hand, if researchers use only language dependent feature, so called Meta-Data in the SNS message, it is very difficult to accurately classify SNS message which is reflected user's personal writing habits such as generation time, length, frequency in use of special symbols. And another problem is that the content in the SNS message is not reflected in the classification process at all. This study proposes a SNS message type classification system combining features that can be used in message for type classification in SNS environments and verifies.
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