확장된 나이브 베이즈 분류기를 활용한 질문-답변 커뮤니티의 질문 분류
Modified Naïve Bayes Classifier for Categorizing Questions in Question-Answering Community
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초록

소셜 미디어(social media)는 블로그, 소셜 네트워크, 위키 등과 같이 사용자의 참여로 만들어지는 정보 컨텐츠이다. 사용자가 작성한 질문에 다른 사용자들이 답변을 하는 질문-답변 커뮤니티 서비스도 이러한 소셜 미디어의 한 가지로서 지난 몇 년간 많은 양의 정보를 축적해왔다. 하지만 축적된 질문-답변의 양이 많아질수록 이전의 질문을 정확히 검색하는 것은 점점 어려운 작업이 되고 있다. 본 논문에서는 질문-답변 커뮤니티의 효율적인 정보 검색을 위해 확장된 나이브 베이즈 분류기(naïve Bayes classifier)를 이용하여 질문을 그 목적에 따라 정보형, 제안형, 의견형으로 자동 분류하는 기법을 제안한다. 정확한 분류를 위해 분류기는 질문-답변 문서의 구조적인 특징을 활용한다. 실제 질문-답변 커뮤니티의 질문들에 대해 실험을 수행한 결과 71.2%의 분류 정확도를 보였다.

키워드

소셜 미디어질문-답변 커뮤니티나이브 베이즈 분류기질문 분류Social MediaQuestion-Answering CommunityNaïve Bayes ClassifierClassifying Questions
제목
확장된 나이브 베이즈 분류기를 활용한 질문-답변 커뮤니티의 질문 분류
제목 (타언어)
Modified Naïve Bayes Classifier for Categorizing Questions in Question-Answering Community
저자
연종흠심준호이상구
발행일
2010-01
저널명
정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
16
1
페이지
95 ~ 99