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텍스트 이상 탐지를 활용한 SNS 재난 탐지
Detecting disasters from social media using text anomaly detection

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
  • 페이지
    pp.490-493
  • 저자
    이병한, 손경아
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A412409

원문정보

초록

한국어
SNS을 활용한 키워드 기반 재난 텍스트 탐지는 노이즈 데이터에 취약한 문제를 지닌다. 본 논문은 키워드 기반 재난 트윗 탐지 모델의 한계를 극복하고자 문장 전체에 대한 텍스트 임베딩과 거리 기반 이상 탐지를 통해 재난 트윗 데이터를 탐지하는 모델을 제안한다. 실험결과 기존 키워드 기반 모델에서 발생할 수 있는 동음이의어 문제에 대해 강인한 모습을 나타냈다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 재난 트윗 이상 탐지 모델
3.1. 문장 단위 텍스트 임베딩
3.2. Score function
4. 실험방법
4.1. 데이터셋
4.2 실험환경
4.3. 성능평가
5. 실험결과
6. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

재난 탐지 SNS 텍스트 임베딩 이상 탐지

저자

  • 이병한 [ 아주대학교 인공지능학과 ]
  • 손경아 [ 아주대학교 인공지능학과 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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