욕설문장 분류의 불균형 데이터 해결을 위한 전이학습 방법

서수인, 조성배

http://doi.org/10.5626/JOK.2017.44.12.1275

욕설문장을 지도학습 접근법으로 분류하기 위해서 욕설인지 아닌지 판별된 학습 문장이 필요하다. 문자수준의 컨볼루션 신경망이 각 문자에 대해 강건성을 가지기 때문에 욕설분류에 적합하지만, 학습에 많은 데이터가 필요하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 임의로 생성한 욕설/비욕설 문장 쌍을 컨볼루션 신경망을 기반으로 하는 분류기에 학습시켜 컨볼루션 신경망의 필터가 욕설의 특징을 분류하도록 조정한 후, 실제 훈련문장을 학습시킬 때 필터를 재사용하는 전이학습방법을 제안한다. 이로써 데이터 부족과 클래스 불균형으로 인한 영향이 감소하여 분류 성능이 향상될 것이다. 실험 및 평가는 총 3가지 데이터에 대해 수행되었으며, 문자수준 컨볼루션 신경망을 활용한 분류기는 모든 데이터에서 전이학습을 적용했을 때 더 높은 F1 점수를 획득하였다.