Combining Deep Learning Models for Crisis-Related Tweet Classification

재난관련 트윗 분류를 위한 딥 러닝 결합 모델

  • Choi, Won-Gyu (Division of Computer Science and Engineering, CAIIT, Chonbuk National University) ;
  • Lee, Kyung-Soon (Division of Computer Science and Engineering, CAIIT, Chonbuk National University)
  • 최원규 (전북대학교 전자정보공학부) ;
  • 이경순 (전북대학교 전자정보공학부)
  • Published : 2018.10.12

Abstract

본 논문에서는 CNN에서 클래스 활성화 맵과 원샷 러닝을 결합하여 트위터 분류를 위한 딥 러닝 모델을 제안한다. 클래스 활성화 맵은 트윗 분류에 대한 분류 주제와 연관된 핵심 어휘를 추출하고 강조 표시하도록 사용되었다. 특히 작은 학습 데이터 셋을 사용하여 다중 클래스 분류의 성능을 향상시키기 위해 원샷 러닝 방법을 적용한다. 제안하는 방법을 검증하기위해 TREC 2018 태스크의 사건 스트림(TREC-IS) 학습데이터를 사용하여 비교실험을 했다. 실험 결과에서 CNN 기본 모델의 정확도는 58.1%이고 제안 방법의 정확도는 69.6%로 성능이 향상됨을 보였다.

Acknowledgement

Supported by : 정보통신기술진흥센터, 한국연구재단