Comments Classification System using Support Vector Machines and Topic Signature

지지 벡터 기계와 토픽 시그너처를 이용한 댓글 분류 시스템 언어에 독립적인 댓글 분류 시스템

Comments are short and not use spacing words or comma more than general document. We convert the 7-gram into 3-gram and select key features using topic signature. Topic signature is widely used for selecting features in document classification and summarization. We use the SVM(Support Vector Machines) as a classifier. From the result of experiments, we can see that the proposed method is outstanding over the previous methods. The proposed system can also apply to other languages.

댓글은 일반적인 글에 비해 작성가능한 문장의 길이가 짧고, 띄어쓰기나 마침표를 잘 쓰지 않는 등 비정형화된 형식 구조를 가진다. 이러한 댓글의 악성 여부를 판별하기 위하여 본 논문에서는 문장을 n-gram으로 나누고 문서요약이나 문서분류에서 자질 선택에 많이 사용되는 토픽 시그너처(Topic Signature)를 이용하여 자질을 추출한다. 또한 지지 벡터 기계(Support Vector Machines)을 사용하여 댓글의 악성 여부를 판별한다. 본 논문에서는 한글과 영어 댓글에 대한 악성 여부를 판별하는 실험을 통하여 복잡한 전처리과정을 요구하는 기존에 제안된 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.