최소거리법과 기계학습법에 의한 한국어 텍스트의 저자 판별

초록

본 논문은 2개 코퍼스(A, B)의 문자와 기호, 어절, 형태소 태그, 형태소를 단위로 한 n-gram 통계 데이터를 5개의 거리 함수(유클리드 거리, 카이제곱 거리, 가중 유클리드 거리, 코사인 거리, 대칭적 Kullback-Leibler 거리)와 3개의 기계학습법(K-NN, SVM, RF)으로 분석한 한국어 텍스트 저자 판별의 실증적 연구결과를 보고한다. 연구의 결과, SVM(support vector machine)과 RF(random forests)의 판별율이 높았고 코퍼스 A는 최고 98%, 코퍼스 B는 몇 개의 방법이 완벽한 판별율을 기록하였다. 5개 거리 함수 중에서는 가중 유클리드 거리와 대칭적 Kullback-Leibler 거리가 나머지 거리 함수들에 비해 좋은 결과를 보였다.

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