[8강] 텍스트 분류: 스팸 필터링 예시

1. 소개

1) 텍스트 분류의 개념

▪ 텍스트 분류는 자연어 처리 기술 중 하나이다.

▪ 주어진 텍스트를 사전에 정의된 카테고리 또는 클래스로 분류하는 작업을 의미한다.

▪ 기계가 텍스트를 이해하고 특정 주제 또는 카테고리에 할당하는 데 사용한다.

2) 스팸 필터링의 중요성 및 실생활에서의 활용

▪ 스팸 필터링은 텍스트 분류의 대표적인 응용 사례 중 하나이다.

▪ 이메일이나 메시지에서 스팸과 정상 메시지를 식별하여 사용자에게 스팸 메시지를 걸러주는 역할을 한다.

▪ 실생활에서는 스팸 필터링을 통해 이메일을 정리하고 효율적으로 사용할 수 있도록 한다.

2. 텍스트 분류의 기본 원리

1) 텍스트 분류의 정의와 목적

▪ 텍스트 분류: 기계가 주어진 텍스트를 사전에 정의된 클래스 또는 카테고리로 분류하는 자연어 처리 작업, 이를 통해 텍스트 데이터를 특정 주제에 관련된 그룹으로 분류하여 이해하고 활용

▪ 텍스트 분류의 목적: 주어진 텍스트에 대한 의미 있는 정보를 추출하고 텍스트를 구조화하여 유용한 결과를 도출

2) 텍스트 분류의 핵심 도구와 기술

텍스트 분류에는 다양한 핵심 도구와 기술이 있으며, 그 중에서도 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), Word Embeddings, Tokenization 등이 주요한 도구이다.

▪ TF-IDF: 단어의 중요도를 나타내는 특성을 추출

▪ Word Embeddings: 단어를 밀집 벡터로 표현하여 의미적 유사성 파악

▪ Tokenization: 텍스트를 단어 또는 문장 단위로 나누어 분석에 활용

▶이러한 도구와 기술을 조합하여 모델이 텍스트 데이터를 이해하고 분류가 가능하도록 한다.

3. 스팸 필터링의 동작 원리

1) 학습 데이터 수집 및 전처리

▪ 스팸 필터링의 핵심은 학습 데이터를 수집하고 사전에 레이블링하여 모델이 스팸과 정상 메시지를 구분할 수 있도록 하는 것이다.

▪ 수집된 데이터는 텍스트로 이루어진 이메일이나 메시지로부터 추출

▪ 해당 데이터를 전처리하여 특수 문자 제거, 소문자 변환, 토큰화 등의 작업을 수행

▪ 이를 통해 텍스트 데이터를 정규화하고 모델이 이해하기 쉬운 형태로 가공

2) 피처 추출

▪ 전처리된 데이터로부터 모델이 학습할 수 있는 특성을 추출하는 단계

▪ TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)는 각 단어의 중요도를 나타내는 특성을 추출하는 방법 중 하나

▪ 각각의 이메일 또는 메시지에서 단어의 빈도와 역 문서 빈도를 계산하여 이를 통해 단어의 중요도를 평가

3) 분류 모델 학습

▪ 추출된 특성을 기반으로 지도 학습 알고리즘을 사용하여 스팸 필터링 모델을 학습

▪ Navie Bayes 알고리즘은 스팸 필터링에서 널리 사용되는 알고리즘 중 하나

▪ 학습된 데이터를 기반으로 스팸과 정상 메시지를 구분할 수 있는 확률 모델을 생성

▪ 다른 머신러닝 기반의 알고리즘과 딥러닝 모델도 활용

▪ 학습된 모델은 새로운 텍스트를 분류하여 스팸 여부를 판단

4. 주요 기술 및 알고리즘

1) Naive Bayes 알고리즘

▪ Naive Bayes 알고리즘은 스팸 필터링에서 널리 사용되는 확률적인 분류 알고리즘

▪ 이 알고리즘은 베이즈 이론을 기반으로 하며, 텍스트의 특성이 서로 독립적이라는 가정을 한다.

▪ 스팸과 정상 메시지 각각의 특성에 대한 확률을 계산하고, 주어진 텍스트의 특성을 이용, 두 확률을 비교하여 스팸 여부를 판단

2) 머신러닝 기반 접근

▪ 스팸 필터링에는 다양한 머신러닝 기반의 접근 방법이 활용

▪ Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, Random Forest 등은 텍스트 분류에 효과적으로 사용되는 알고리즘

▪ 이러한 알고리즘은 텍스트 데이터의 패턴을 학습하여 스팸과 정상 메시지를 구분

3) 딥러닝 기반 접근

▪ 최근에는 딥러닝을 활용한 스팸 필터링이 주목됨.

▪ Recurrent Neural networks (RNN), Long Short-Term Memoery(LSTM), Transformer와 같은 딥러닝 모델

▪ 텍스트 데이터의 시퀀스를 고려하여 학습하고, 복잡한 특성을 추출하여 스팸 필터링 수행

▪ 특히, 딥러닝은 단어의 의미와 문맥을 더 잘 이해할 수 있는 장점이 있다.

5. 성능 평가 지표

1) 정확도, 정밀도, 재현율

성능 평가를 위한 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율을 사용한다.

정확도	전체 예측 중 올바르게 예측한 비율
정밀도	모델이 스팸으로 예측한 것 중 실제로 스팸인 비율
재현율	실제로 스팸인 것 중 모델이 올바르게 스팸으로 예측한 비율

2) ROC 곡선과 AUC 개념

ROC (Receiver Operating Characteristic) 곡선	분류 모델의 성능을 시각적으로 평가하는 데 사용, 이 곡선은 모델의 재현율과 거짓 양성 비율(Fallout0사이의 관계
AUC (Area Unsder the Curve)	ROC 곡선 아래 영역으로, 모델의 전반적인 성능을 하나의 숫자로 표현, 곡선이 왼쪽 상단에 가까울 수록 모델의 성능이 우수하다고 판단

6. 실제 응용 사례

1) 스팸 필터링 외 다양한 응용 사례

텍스트 분류는 스팸 필터링 외에도 다양한 응용 분야에서 활용

▪ 리뷰 분석: 제품이나 서비스에 대한 리뷰를 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰로 분류, 소비자들에게 유용한 정보 제공

▪ 주제 분류: 뉴스 기사, 블로그 글 등의 텍스트를 자동으로 주제에 맞게 분류, 정보를 구조화하고 정리

▪ 감정 분석: 텍스트에 담긴 긍정, 부정, 중립으로 분류, 소셜 미디에에서의 사용자 감정을 이해

이러한 응용 사례들은 텍스트 분류 기술이 다양한 분야에서 정보를 추출한다는 걸 알게 해줌
의사 결정을 지원하는데 어떻게 활용되는지 확인 가능.
텍스트 분류는 자연어 처리 기술의 핵심으로 다양한 분야에서 적용도되어 실제 문제를 해결하는 데 큰 역할을 함.