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심재승 (국민대학교) 이재준 (국민대학교) 정이태 (국민대학교) 안현철 (국민대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2020년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제28권 제2호
발행연도
2020.7
수록면
199 - 202 (4page)

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본 논문에서는 가짜뉴스 탐지 모델에 워드 임베딩 기법을 접목하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기존의 한국어 가짜뉴스 탐지 연구는 희소 표현인 빈도-역문서 빈도(TF-IDF)를 활용한 탐지 모델들이 주를 이루었다. 하지만 이는 가짜뉴스 탐지의 관점에서 뉴스의 언어적 특성을 파악하는 데 한계가 존재하는데, 특히 문맥에서 드러나는 언어적 특성을 구조적으로 반영하지 못한다. 이에 밀집 표현 기반의 워드 임베딩 기법인 Word2vec을 활용한 텍스트 전처리를 통해 문맥 정보까지 반영한 가짜뉴스 탐지 모델을 본 연구의 제안모델로 생성한 후 TF-IDF 기반의 가짜뉴스 탐지 모델을 비교 모델로 생성하여 두 모델 간의 비교를 통한 성능 검증을 수행하였다. 그 결과 Word2vec 기반의 제안모형이 더욱 우수하였음을 확인하였다.
#가짜뉴스(fake news) #워드 임베딩(word embedding) #인공 신경망(artificial neural network)

목차

요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. Conclusions
REFERENCES

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