• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권4호
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• pp.239-245
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• 2019

Recently, effort to obtain various information from the vast amount of social network services (SNS) big data generated in daily life has expanded. SNS big data comprise sentences classified as unstructured data, which complicates data processing. As the amount of processing increases, a rapid processing technique is required to extract valuable information from SNS big data. We herein propose a system that can extract human sentiment information from vast amounts of SNS unstructured big data using the naïve Bayes algorithm and natural language processing (NLP). Furthermore, we analyze the effectiveness of the proposed method through various experiments. Based on sentiment accuracy analysis, experimental results showed that the machine learning method using the naïve Bayes algorithm afforded a 63.5% accuracy, which was lower than that yielded by the NLP method. However, based on data processing speed analysis, the machine learning method by the naïve Bayes algorithm demonstrated a processing performance that was approximately 5.4 times higher than that by the NLP method.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제10권1호
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• pp.21-46
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• 2006

This study proposes a Word Sense Disambiguation (WSD) algorithm, based on concept learning with special emphasis on statistically meaningful lowest frequency words. Previous works on WSD typically make use of frequency of collocation and its probability. Such probability based WSD approaches tend to ignore the lowest frequency words which could be meaningful in the context. In this paper, we show an algorithm to extract and make use of the meaningful lowest frequency words in WSD. Learning method is adopted from the Find-Specific algorithm of Mitchell (1997), according to which the search proceeds from the specific predefined hypothetical spaces to the general ones. In our model, this algorithm is used to find contexts with the most specific classifiers and then moves to the more general ones. We build up small seed data and apply those data to the relatively large test data. Following the algorithm in Yarowsky (1995), the classified test data are exhaustively included in the seed data, thus expanding the seed data. However, this might result in lots of noise in the seed data. Thus we introduce the 'maximum a posterior hypothesis' based on the Bayes' assumption to validate the noise status of the new seed data. We use the Naive Bayes Classifier and prove that the application of Find-Specific algorithm enhances the correctness of WSD.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6009-6027
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• 2019

Support vector machine (SVM) classifiers have been widely used for object detection. These methods usually locate the object by finding the region with maximal score in an image. With bag-of-features representation, the SVM score of an image region can be written as the sum of its inside feature-weights. As a result, the searching process can be executed efficiently by using strategies such as branch-and-bound. However, the feature-weight derived by optimizing region classification cannot really reveal the category knowledge of a feature-point, which could cause bad localization. In this paper, we represent a region in an image by a collection of local feature-points and determine the object by the region with the maximum posterior probability of belonging to the object class. Based on the Bayes' theorem and Naive-Bayes assumptions, the posterior probability is reformulated as the sum of feature-scores. The feature-score is manifested in the form of the logarithm of a probability ratio. Instead of estimating the numerator and denominator probabilities separately, we readily employ the density ratio estimation techniques directly, and overcome the above limitation. Experiments on a car dataset and PASCAL VOC 2007 dataset validated the effectiveness of our method compared to the baselines. In addition, the performance can be further improved by taking advantage of the recently developed deep convolutional neural network features.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1063-1068
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• 2016

이상전파에코는 대기 관측을 위해서 사용되는 레이더 전파가 온도나 습도에 의해서 발생하는 이상굴절에 의해서 발생하는 신호로, 지상에 설치된 기상레이더에 자주 발생하는 비기상에코이다. 기상예보의 정확도를 높이기 위해서는 레이더 데이터의 정확한 분석이 필수적이기 때문에 이상전파에코의 제거에 대한 연구가 수행되어 오고 있다. 본 논문에서는 다양한 레이더 관측변수를 나이브 베이지안 분류기에 적용하여 이상전파에코를 식별하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 수집된 데이터가 클래스 불균형 문제를 내포하고 있는 점을 고려하여, SMOTE 기법을 이용하였다. 실제 이상전파에코 발생 사례를 통해, 제안한 방법이 성능을 표출하는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.63-76
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• 2012

본 논문에서는 통계기반의 복합명사 분해 방법과 어휘의미망(U-WIN)과 사전 뜻풀이에서 추출한 의미관계 정보를 이용하는 한국어 복합명사 의미 태깅 시스템을 제안한다. 본 시스템은 크게 복합명사 분해, 의미제약, 그리고 의미 태깅의 세 가지 부분으로 이루어진다. 분해과정은 세종말뭉치에서 추출한 위치별명사 빈도를 사용하여 최적의 구성 명사 분해 후보를 선정하고 의미제약을 위한 구성 명사 재분해와 외래어 복원의 과정을 수행한다. 의미범위 제약과정은 유사도 비교의 계산량을 줄이고 정확도를 높이기 위해 원어 정보와 Naive Bayes Classifier를 이용해 가능한 경우 구성 명사의 의미를 선 제약한다. 의미 분석 및 태깅 과정에서는 bigram 구성 명사의 각 의미 유사도를 구하고 하나의 체인을 만들어가며 태깅을 수행한다. 본 시스템의 성능 평가를 위해 표준국어대사전에서 추출한 3음절 이상의 40,717개의 복합명사를 대상으로 의미 태깅된 테스트 셋을 구축하였다. 이를 이용한 실험에서 99.26%의 분해 정확도를 보였으며, 95.38%의 의미 분석 정확도를 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권4호
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• pp.1-12
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• 2017

교통사고는 인적요인, 차량요인, 환경요인이 복합적으로 작용하여 발생한다. 이 중 렌터카 교통사고는 운전자의 평소 익숙하지 않은 환경 등으로 인해 교통사고 발생 가능성과 심각도가 다른 교통사고와는 다를 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 국내 대표 관광도시인 부산광역시, 강릉시, 제주시를 대상으로 최근 빅데이터 분석에 사용되는 기계학습 기법중 하나인 나이브 베이즈 분류기를 이용하여 렌터카 교통사고의 심각도를 예측하는 모형을 개발하였다. 또한, 기존 연구에 유의성이 검증된 변수와 수집 가능한 모든 변수를 이용하는 두 가지 모형에 대하여 모형의 예측 정확도를 비교하였다. 비교 결과 통계적 기법을 통해 유의성이 검증된 변수를 사용할 경우 모형이 더 높은 예측 정확도를 보이는 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제22권2호
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• pp.125-145
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• 2005

이 연구에서는 문헌 및 질의의 내용을 대표하는 주제어의 중의성 해소를 위해 대표적인 지도학습 모형인 나이브 베이즈 분류기와 비지도학습 모형인 EM 알고리즘을 각각 적용하여 검색 실험을 수행한 다음 주제어의 중의성 해소를 통해 검색 성능의 향상을 가져올 수 있는지를 평가하였다. 실험문헌 집단은 약 12만 건에 달하는 한국어 신문기사로 구성하였으며, 중의성 해소 대상 단어로는 한국어 동형이의어 9개를 선정하였다. 검색 실험에는 각 중의성 단어를 포함하는 18개의 질의를 사용하였다. 중의성 해소 실험 결과 나이브 베이즈 분류기는 최적의 조건에서 평균 $92\%$의 정확률을 보였으며, EM 알고리즘은 최적의 조건에서 평균 $67\%$ 수준의 클러스터링 성능을 보였다. 중의성 해소 알고리즘을 통합한 의미기반 검색에서는 나이브 베이즈 분류기 통합 검색이 약 $39.6\%$의 정확률을 보였고, EM 알고리즘 통합 검색이 약 $36\%$의 정확률을 보였다. 중의성 해소 모형을 적용하지 않은 베이스라인 검색의 정확률 $37\%$와 비교하면 나이브 베이즈 통합 검색은 약 $7.4\%$의 성능 향상률을 보인 반면 EM 알고리즘 통합 검색은 약 $3\%$의 성능 저하율을 보였다.

• 정보관리연구
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• 제41권4호
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• pp.227-249
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• 2010

정보기술과 인터넷의 발달로 학술정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 정보 과잉으로 인해 연구자들은 필요한 정보를 찾거나 필터링하는데 더 많은 시간과 노력을 투입하고 있다. 이용자들이 원하는 정보를 예측하여 관심 가질만한 정보를 선별하여 추천하는 시스템을 전문가시스템, 데이터마이닝, 정보검색 등 다양한 분야에서 오래 전부터 연구하여 왔다. 최근에는 콘텐츠기반추천시스템과 협업필터링을 결합하거나 다른 분야 모델을 접목한 하이브리드 추천시스템으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 기존 추천시스템 문제를 해결하고 대규모 정보센터나 도서관에서 학술논문을 효율적이고 지능적으로 추천하기 위해 협업필터링과 나이브베이즈모델을 결합한 새로운 방식의 추천시스템을 제시하였다. 즉, 협업필터링 방식으로 과도한 특성화(Over-specialization) 문제를 해결하고, 나이브베이즈모델을 통해 평가정보나 이용정보가 부족한 신규콘텐츠 추천문제를 해소하였다. 본 모델을 검증하기 위해 한국과학기술정보연구원 NDSL에서 제공하는 식품과 전기 분야 학술논문에 적용하여 실험하였다. 현재 NDSL 이용자 4명에게 피드백을 받은 결과 추천논문에 상당히 만족하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.13-16
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• 2017

감성 분석에서 어휘 말뭉치는 기존의 전통적인 기계학습 방법에서 중요한 특징으로 사용되었다. 최근 딥러닝의 발달로 hand-craft feature를 사용하지 않아도 되는 End-to-End 방식의 학습이 등장했다. 하지만 모델의 성능을 높이기 위해서는 여전히 어휘말뭉치와 같은 특징이 모델의 성능을 개선하는데 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 어휘 말뭉치를 Attention 모델과 Naïve bayes 모델을 기반으로 구축하는 방법에 대해 소개하며 구축된 어휘 말뭉치가 성능에 끼치는 영향에 대해서 Hierarchical Attention Network 모델을 통해 분석하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.1-5
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• 2021

Cyberbullying is a problem that is faced in many cultures. Due to their popularity and interactive nature, social media platforms have also been affected by cyberbullying. Social media users from Arab countries have also reported being a target of cyberbullying. Machine learning techniques have been a prominent approach used by scientists to detect and battle this phenomenon. In this paper, we compare different machine learning algorithms for their performance in cyberbullying detection based on a labeled dataset of Arabic YouTube comments. Three machine learning models are considered, namely: Multinomial Naïve Bayes (MNB), Complement Naïve Bayes (CNB), and Linear Regression (LR). In addition, we experiment with two feature extraction methods, namely: Count Vectorizer and Tfidf Vectorizer. Our results show that, using count vectroizer feature extraction, the Logistic Regression model can outperform both Multinomial and Complement Naïve Bayes models. However, when using Tfidf vectorizer feature extraction, Complement Naive Bayes model can outperform the other two models.