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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 35 - 38 (4page)
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YouTube is the largest video search and sharing platform in the word, it allows users to upload or share videos as well as comment on the video. Teenagers have a considerable proportion of YouTube users. And YouTube has established a policy of age-restricted content for protecting the physical and mental health of teenagers. However, there is still a lot of restricted content that is not marked as age-restricted content. As adolescents are more likely to be negatively affected by biased and harmful content than adults, it is important to classify restricted content and unrestricted content to protect their online safety. YouTube viewers typically comment on content to express their displeasure or opinions. Comments might be one of the vital sources to perceive about the video quality, perfection, relevancy, and its popularity. Therefore, we suggest a way to analyze content comments to classify restricted content and unrestricted content. In this paper, collected and cleaned comments about two data sets that restricted content"s comments and unrestricted content"s comments. And used wor2vec to display comments as vectors. The classifier was established by CNN and LSTM. It is hoped that by classifying restricted content and unrestricted content, the environment of the sharing website can be purified and the physical and mental health of teenagers can be protected.
목차
Abstract
I. Introduction
II. Figures and Tables
III. Reference
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