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합성곱 순환 신경망 모델을 활용한 주제별 트윗 분류 기법

Title
합성곱 순환 신경망 모델을 활용한 주제별 트윗 분류 기법
Author
이동호
Issue Date
2017-12
Publisher
한국정보과학회
Citation
2017 한국소프트웨어종합학술대회, Page. 286-288
Abstract
최근 스마트폰 이용자의 증가와 무선 인터넷 서비스의 확장에 따라 트위터, 인스타그램, 페이스북과 같은 소셜 네트워크 서비스 이용자가 급증하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스를 통해 사용자들은 다양한 정보를 손쉽게 접할 수 있으며, 사용자간의 관계 형성을 통해 자유로운 의사소통과 정보 공유가 가능하다. 하지만 다양한 주제와 관련된 대량의 정보들이 무분별하게 제공됨에 따라 사용자는 관심 정보를 획득하기 위해 많은 시간과 노력을 소비해야한다. 본 논문에서는 주제별로 분류된 정보를 제공하여 사용자의 관심 정보를 보다 직관적으로 찾을 수 있는 트위터 기반 주제별 트윗 분류 기법을 제안한다. 제안한 기법에서 는 합성곱 신경망과 순환 신경망을 결합한 딥러닝 모델을 사용하여 사용자 계정 내에 무분별하게 쌓여 있 는 트윗들을 주제별로 분류한다. 마지막으로 비교 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 모델이 기존 기계학 습 기법보다 우수함을 보인다.
URI
https://www.eiric.or.kr/community/post2.php?m=view&gubun=201710&num=12221&pg=1&seGubun=&seGubun1=&SnxGubun=포스터&searchBy=Subject&searchWord=합성곱 순환 신경망https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/72690
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COLLEGE OF COMPUTING[E] > COMPUTER SCIENCE(소프트웨어학부) > Articles
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