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저자정보
이재은 (광운대학교) 이지은 (광운대학교) 임예희 (광운대학교) 박규동 (광운대학교) 조민수 (광운대학교)
저널정보
한국HCI학회 한국HCI학회 학술대회 PROCEEDINGS OF HCI KOREA 2022 학술대회 발표 논문집
발행연도
2022.2
수록면
696 - 699 (4page)

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인터넷 상의 댓글이 늘어나면서 악성 댓글의 심각성 또한 점점 커지는 가운데, 특히 최근 사용량이 급증한 유튜브에서 많은 양의 악성 댓글로 인해 피해가 속출하고 있다. 이를 줄이고자, 본 연구에서는 자동으로 유튜브의 악성 댓글을 검출하여 이를 노출시키지 않도록 블라인드 처리하는 크롬 확장 프로그램을 개발하였다. 먼저, 유튜브 댓글을 수집한 후 일반 댓글과 악성 댓글로 라벨링하여 학습 데이터셋을 구축하였다. 이를 바탕으로 지도학습 기반의 악성 댓글 분류기를 구축하여 서버에 내장하였다. 그리고 유튜브 웹사이트에서 댓글의 위치를 읽어서 자동으로 서버로 송신하고 악성 댓글 여부를 수신하는 크롬 확장 프로그램을 개발하였다. 실행 결과, 악성 댓글로 예측된 댓글이 자동으로 블라인드 처리됨을 확인하였다. 추후 사용성 평가를 거쳐 개선 사항을 발굴할 예정이며, 악성 댓글에 노출되지 않는 것이 유튜브의 사용 경험에 어떤 영향을 미치는지 연구하고자 한다.
#자연어처리 #텍스트 마이닝 #크롬 확장 프로그램

목차

요약문
1. 서론
2. 설계 및 구현
3. 결론
참고 문헌

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