KCI등재
데이터가 부족한 플레이스를 대상으로 한 노이즈 리뷰 필터링 정확도 향상
저자
발행기관
학술지명
韓國컴퓨터情報學會論文誌(Journal of the Korea society of computer and information)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
Korean
주제어
KDC
004
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
19-27(9쪽)
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소셜 리뷰를 수집하는 과정에서 주어진 검색어와 상관없는 노이즈 리뷰가 검색 결과에 다수 포함될 수 있으며, 이들을 필터링하기 위해 기계 학습이 이용될 수 있다. 그러나 분석하고자 하는 대상의 리뷰 수가 부족한 경우, 학습 데이터 부족으로 인한 정확도 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 리뷰 수가 부족한 플레이스를 대상으로 노이즈 리뷰 필터링의 정확도를 높이기 위한 지도 학습 방법을 소개한다. 제안 방법에서는 개별 플레이스 단위로 학습을 수행하지 않고, 특성이 유사한 여러 플레이스를 그룹으로 묶어 학습을 수행한다. 학습을 통해 얻은 분류기는 그룹에 속한 임의의 플레이스에 공통으로 적용함으로써 학습 데이터 부족 문제를 해결하고자 하였다. 제안 방법의 검증을 위해, LSTM과 BERT를 이용하여 노이즈 리뷰 필터링 모델을 구현하고, 온라인에서 수집된 실제 데이터를 활용한 실험을 통해 필터링 정확도를 체크하였다. 실험 결과, 제안 방법의 정확도는 평균 92.4% 수준이었으며, 리뷰 수가 100개 미만인 플레이스를 대상으로 할 경우 87.5%의 정확도를 제공하였다.
더보기In the process of collecting social reviews, a number of noise reviews irrelevant to a given search keyword can be included in the search results. To filter out such reviews, machine learning can be used. However, if the number of reviews is insufficient for a target place to be analyzed, filtering accuracy can be degraded due to the lack of training data. To resolve this issue, we propose a supervised learning method to improve accuracy of the noise review filtering for the places with insufficient reviews. In the proposed method, training is not performed by an individual place, but by a group including several places with similar characteristics. The classifier obtained through the training can be used for the noise review filtering of an arbitrary place belonging to the group, so the problem of insufficient training data can be resolved. To verify the proposed method, a noise review filtering model was implemented using LSTM and BERT, and filtering accuracy was checked through experiments using real data collected online. The experimental results show that the accuracy of the proposed method was 92.4% on the average, and it provided 87.5% accuracy when targeting places with less than 100 reviews.
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