색인어 자동 추출을 이용한 코로나19 감염자 증가 검출

초록

본 논문은 지속적으로 변이가 일어나는 코로나19 감염자수 예측을 위한 핵심어 자동추출 및 이진분류기 기반 감염자수 증가 예측 방법을 제안한다. 기존의 핵심어 검출 방법은 전체 문서 집합에서 출현빈도와 역출현빈도를 기반으로 핵심어를 검출하며, 이는 특정 사건이 아닌 일반적인 단어 분포에 기반한다. 본 연구에서는 기존 핵심어 검출 방법에 감염자 통계정보를 반영하여 감염자수의 증감에 관련성이 더 높은 핵심어를 추출하는 방법을 제안하였고, 이를 랜덤포레스트 기반 분류기의 입력으로 사용하여 기존 방법 대비 AUC (area under the curve) 성능을 13% 이상 향상시켰다.

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