정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
단어 특징의 의미적 보강을 이용한 트위터 뉴스 분류 기법 |
| 영문제목(English Title) |
A Twitter News-Classification Scheme Using Semantic Enrichment of Word Features |
| 저자(Author) |
지선미
문지훈
김현우
황인준
Seonmi Ji
Jihoon Moon
Hyeonwoo Kim
Eenjun Hwang
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 10 PP. 1045 ~ 1055 (2018. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 많은 사람들이 트위터를 뉴스 플랫폼으로 활용하면서 많은 뉴스 기사가 끊임없이 생성되고, 기사와 관련된 다양한 정보와 의견들이 빠르게 확산되고 있다. 그러나 트위터 뉴스는 동시다발적으로 포스팅되기 때문에 사용자가 원하는 주제의 기사를 선별하여 보기가 어렵다는 문제가 있다. 이를 위해, 트위터 뉴스를 주제별로 분류하기 위한 기계 학습과 딥러닝 기반의 다양한 연구들이 진행되었다. 하지만 통상적인 기계 학습 기법은 트위터 뉴스를 임베딩하는 과정에서 데이터 희소성이나 시맨틱 갭의 문제가 발생할 수 있으며, 딥러닝 기법은 많은 양의 데이터를 필요로 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해, 본 논문에서는 적은 양의 데이터로도 데이터 희소성과 시맨틱 갭 문제를 해결할 수 있는 방법으로, 단어 특징의 의미적 보강을 이용한 트위터 뉴스 분류 기법을 제안한다. 구체적으로 먼저, 벡터 공간 모델을 이용하여 수집된 트위터 뉴스 데이터의 특징을 추출하고, DBpedia Spotlight를 통해 DBpedia의 자원과 온톨로지 정보를 반영하여 추출된 특징을 보강한다. 보강된 특징 단어 집합을 이용하여 다양한 기계 학습 기법 기반의 주제별 분류 모델을 구성하고, 다양한 실험을 통해 제안하는 모델이 기존의 기법들보다 더 효과적임을 보인다.
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영문내용
(English Abstract) |
Recently, with the popularity of Twitter as a news platform, many news articles are generated, and various kinds of information and opinions about them spread out very fast. But since an enormous amount of Twitter news is posted simultaneously, users have difficulty in selectively browsing for news related to their interests. So far, many works have been conducted on how to classify Twitter news using machine learning and deep learning. In general, conventional machine learning schemes show data sparsity and semantic gap problems, and deep learning schemes require a large amount of data. To solve these problems, in this paper, we propose a Twitter news-classification scheme using semantic enrichment of word features. Specifically, we first extract the features of Twitter news data using the Vector Space Model. Second, we enhance those features using DBpedia Spotlight. Finally, we construct a topic-classification model based on various machine learning techniques and demonstrate by experiments that our proposed model is more effective than other traditional methods.
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| 키워드(Keyword) |
트위터 뉴스 분류
단어 특징의 의미적 보강
기계 학습
인공 신경망
twitter news classification
semantic enrichment of word features
machine learning
artificial neural network
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