SNS Message Type 분류 시스템

A SNS Message Type Classification System

기존의 문서분류 연구들은 대부분 언어 기반 자질을 사용하였기 때문에 언어 종속적이며, 학습 데 이터의 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 최 소 한 개 이상의 자질어가 존재해야 하는 문제점이 있다. 또한, SNS(Social Network Service) message 는 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 힘들 다. 또한, SNS message 내용이 분류에 반영되지 않는 문제점을 갖는다. 본 연구는 SNS 환경에서 message Type 분류에 사용될 수 있는 자질어의 분류 모델을 제안 및 검 증 하였다.