Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2015.10a
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- Pages.15-17
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- 2015
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- 2005-3053(pISSN)
A study on classification of hooking headlines using deep learning techniques
딥러닝 기법을 이용한 낚시성 기사 제목 분류에 대한 연구
- Choi, Yong-Seok (Chungnam National University) ;
- Choi, Han-Na (Chungnam National University) ;
- Shin, Ji-Hye (Chungnam National University) ;
- Jeong, Chang-Min (Chungnam National University) ;
- An, Jung-Yeon (Chungnam National University) ;
- Yoo, Chae-Young (Chungnam National University) ;
- Im, Chae-Eun (Chungnam National University) ;
-
Lee, Kong-Joo
(Chungnam National University)
- 최용석 (충남대학교) ;
- 최한나 (충남대학교) ;
- 신지혜 (충남대학교) ;
- 정창민 (충남대학교) ;
- 안정연 (충남대학교) ;
- 유채영 (충남대학교) ;
- 임채은 (충남대학교) ;
-
이공주
(충남대학교)
- Published : 2015.10.17
Abstract
본 논문은 낚시성 기사 제목과 비낚시성 기사 제목을 판별하기 위한 시스템을 제시한다. 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용하여 기사 제목을 분류하며, 분류하는 기준은 딥러닝 기법중의 하나인 워드임베딩(Word Embedding), 군집화 알고리즘 중 하나인 K 평균 알고리즘(K-means)을 이용한다. 자질로서 기사 제목의 단어를 사용하였으며, 정확도가 83.78%이다. 결론적으로 낚시성 기사 제목에는 낚시를 유도하는 특별한 단어들이 존재함을 알 수 있다.