키워드 발생빈도 예측을 위한 키워드 영향력 칼만 필터

Abstract

뉴스 기사는 우리 사회의 크고 작은 사회 이벤트를 존재하고 있다. 예를 들어, '유가 상승'이라는 이벤트는 '경기', '침체'라는 키워드와 관련 되어있다. '경기 침체'라는 이벤트는 '취업', '물가'등과 같은 키워드에 관련되어 있다. 이와 같이 사회에서 발생하는 다양한 이벤트는 특정한 키워드들과 관계를 맺고 있고, 그 연결관계는 여러 키워드들이 맞물려 복잡한 구조를 가지고 있다. 그러므로, 기사 속 키워드 발생빈도를 예측하는 것은 다가오는 사회 이벤트나 과거의 이벤트를 이해하는데 중요한 정보를 제공한다. 따라서 본 논문은 노이즈가 심한 뉴스 기사의 특성을 고려하고, 예측에 널리 사용하고 있는 칼만 필터를 활용하여 키워드 발생빈도를 예측하고, 키워드들간의 관계를 분석하였다. 그 결과로 복잡한 관계를 보유하고 있는 키워드 발생빈도를 예측할 시에, 본 논문에서 제안하는 방법론을 활용하여 높은 예측성능을 보였다.