Automatic Prediction of 'Anti-Search Variants' of Twitter based on Word Embeddings and Phonetic Similarity

단어 임베딩과 음성적 유사도를 이용한 트위터 '서치 방지 단어'의 자동 예측

'서치 방지 단어'는 SNS 상에서 사용자들이 작성한 문서의 검색 및 수집을 피하기 위하여 사용하는 변이형을 뜻한다. 하나의 검색 키워드가 있다면 그와 같은 대상을 나타내는 변이형이 여러 형태로 존재할 수 있으며, 이들 변이형에 대한 검색 결과를 함께 수집할 수 있다면 데이터 확보가 중요하게 작용하는 다양한 연구에 큰 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 특정 단어가 주어진 키워드로부터 의미 벡터 상의 거리가 가까울수록, 그리고 주어진 키워드와 비슷한 음성적 형태 즉 발음을 가질수록, 해당 키워드의 변이형일 가능성이 높을 것이라고 가정하였다. 이에 따라 단어 임베딩을 이용한 의미 유사도와 최소 편집 거리를 응용한 음성적 유사도를 이용하여 주어진 검색 키워드와 유사한 변이형들을 제안하고자 하였다. 그 결과 구성된 변이형 후보의 목록에는 다양한 형태의 단어들이 포함되었으며, 이들 중 다수가 실제 SNS 상에서 같은 의미로 사용되고 있음이 확인되었다.