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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제11권 제6호
발행연도
2020.1
수록면
23 - 28 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

그래프 구조를 이용한 악성 댓글 분류 시스템 설계 및 구현
성지석 빅데이터융합학과 2020.01 학위논문
그래프 구조를 이용한 악성 댓글 분류 시스템 설계 및 구현
성지석 ,  임희석 한국융합학회논문지 2020.01 학술저널

초록· 키워드

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인터넷상의 소통을 위해 댓글 시스템은 필수적이다. 하지만 온라인상의 익명성을 악용하여 타인에 대한 부적절한 표현 등의 악성 댓글 또한 존재한다. 악성 댓글로부터 사용자를 보호하기 위해 악성/정상 댓글의 분류가 필요하고 이는 텍스트 분류로 구현할 수 있다. 자연어 처리에서 텍스트 분류는 중요한 주제 중 하나이고 최근 BERT 등 pretrained model을 활용한 연구와 GCN, GAT 등의 그래프 구조를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 공개된 댓글에 대해 BERT, GCN, GAT 을 활용하여 댓글 분류 시스템을 구현하고 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 그래프 기반 모델을 사용한 시스템이 BERT 대비 높은 성능을 보여주었다.
#GCN #GAT #Text classification #NLP #BERT

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참고문헌 (17)

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김재원 / 2019 / 연예인 관련 게시물 악성댓글 작성의향에 영향을 미치는 요인에 관한 연구 / 한국중독범죄학회보 9(3):1~20 dbpia 정일권 / 2006 / 온라인 미디어에서의 댓글이 여론에 미치는 영향에 관한 연구 : 여론동향 지각과 제3자 효과를 중심으로 / 한국언론학보 50(4):302~327 google schola J. R Kim. / 2018 / A Study on Corporate Reputation and Profitability-Focus on Online News and Comments- google schola Korea Internet & Security Agency / 2012 / Internet Ethics Culture Survey Summary Report google schola Y. Kim. / 2014 / Convolutional Neural Networks for Sentence Classification google schola

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