• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.12
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• pp.774-779
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• 2008

In this work, we describe comments classification system using topic signature. Topic signature is widely used for selecting feature in document classification and summarization. Comments are short and have so many word spacing errors, special characters. We firstly convert comments into 7-gram. We consider the 7-gram as sentence. We convert the 7-gram into 3-gram. We consider the 3-gram as word. We select key feature using topic signature and classify new inputs by the Naive Bayesian method. From the result of experiments, we can see that the proposed method is outstanding over the previous methods.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.189-194
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• 2008

본 논문에서는 토픽 시그너처(Topic Signature)와 n-gram을 이용한 댓글 분류 시스템을 개발한다. 토픽 시그너처는 문서요약이나 문서분류에서 자질 선택을 위한 방법으로 많이 사용되어지며, n-gram은 모든 언어에 적용 가능한 장점이 있다. 악성댓글은 대체로 문장 길이가 짧고 유행어나 변형어의 출현 빈도가 높으며 비정형화된 특징이 있다. 따라서 우리는 댓글을 n-gram으로 나누어 자질로 선택한다. 분류를 위해 베이지안(Bayesian)모델을 사용하였다. 본 논문에서는 한글과 영어 댓글에 대한 판별 실험을 통하여 구현한 시스템이 복잡한 전처리 과정이 필요한 기존에 제안된 방법들보다 더 나은 성능을 보이며, 언어에 관계없이 적용 가능하다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.263-266
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• 2009

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.