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저자정보
김효림 (상명대학교) 한승연 (상명대학교) 이광재 (상명대학교)
저널정보
대한전기학회 대한전기학회 학술대회 논문집 2021년도 대한전기학회 산업전기위원회 전문 Workshop 및 논문발표회
발행연도
2021.7
수록면
64 - 67 (4page)

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최근 가짜 뉴스를 통한 허위사실 유포, 공인과 관련한 근거 없는 비방, 정치 사회 혼란기 때의 여론 조작 등 가짜 뉴스의 주제는 정해져 있지 않고, 무차별적으로 이뤄지고 있다. 하지만, 이러한 가짜 뉴스를 구별해낼 수 있는 사람들은 많지 않다. 따라서, 본 연구자들은 사용자 스스로 가짜 뉴스를 판별할 수 있게 도움을 주는 챗봇을 제안한다.

뉴스 분석 챗봇 서비스는 기자의 신뢰도, 제목과 본문의 일치 정도, 기사 감정 분석, 올바른 맞춤법 사용이라는 4가지 기준을 웹 크롤링, Word2Vec, 감정 사전을 활용한 감정 분석, 맞춤법 검사를 통해 구현하였다. 또한 분석 결과를 사용자에게 제공하는 플랫폼으로는 카카오톡 채널을 사용하여 접근성을 높였다.

본 시스템으로 사용자들은 가짜 뉴스를 구분하는데에 편리함을 얻고 스스로 판단하는 힘을 길러 조금이나마 가짜뉴스로부터 오는 사회혼란을 방지할 수 있도록 했다. 더 나아가, 판별에 적합한 기준들을 추가한다면, 사용자들은 해당 기사에 대한 더 다양한 분석 내용을 얻음으로써 보다 나은 시스템이 될 것으로 기대한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 본론
3. 실험결과
4. 결론
참고문헌

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