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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.2
- 수록면
- 45 - 52 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2023.33.1.45
이용수
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SNS(Social Network Service)의 발전에 따라 사이버 공간에서 교류가 활발하게 일어나고 있으나, 이로 인하여 명예 훼손, 인신공격 등의 피해가 늘어나고 있다. 이러한 피해는 주로 혐오 표현에서 기인되며, 이러한 피해를 줄이기 위해서 혐오 표현이 포함된 댓글을 악성 댓글로 판단하여 차단하거나 규제하는 등 다양한 방법이 시도되고 있다. 혐오 표현 탐지에 대한 연구는 주로 심층학습을 기반으로 진행되고 있으나 한국어에는 학습 자료의 부족 등과 같은 이유로 그다지 활발하지 않은 실정이다. 본 논문에서는 CNN-LAN(Convolution Neural Network - Label Attention Network)과 저속어를 이용한 심층학습 기반 혐오 표현모델을 제안하여 성능을 개선한다. 실험을 위해서 공개된 “Korean Hate Speech”라 하는학습 말뭉치를 사용하였으며, 제안된 모델은 0.622의 거시 F1 점수(macro F1-score)의 성능을 보였다. 제안된 모델이 혐오 표현을 탐지한 결과를 분석하고 이를 극복하기 위한 다양한 방안을 고안하고자 한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. CNN-LAN과 저속어 기반 혐오 표현 탐지
4. 실험 및 결과
5. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
H. J. Kim, Y. M. Yoon, and B. M. Lee, “Prediction system for abusive postings using enhanced FFP,” Journal of Advanced Information Technology and Convergence, vol. 9, no. 1, pp. 207-216, 2011.
J. J. Hong, S. H. Kim, J. W. Park, and J. H. Choi, “A malicious comments detection technique on the internet using sentiment analysis and SVM,” Proceedings of the Korea Institute of information and Communication Engineering, vol. 20, no. 2, pp. 260-267, 2
W. Warner and J. Hirschberg, “Detecting hate speech on the world wide web,” Proceedings of the second workshop on language in social media, pp. 19-26, 2012.
D. S. Park and J. W. Cha, “Semi-supervised learning for detecting of abusive sentence on twitter using deep neural network with fuzzy category representation,” Proceedings of the The Korean Institute of Information Scientists and Engineers, vol. 45, no. 1
J. H. Moon, W. I. Cho, and J. B. Lee, “Beep! korean corpus of online news comments for toxic speech detection,” Proceedings of the 8th International Workshop on Natural Language Processing for Social Media, Taipei, 2020.
J. J. Hong, S. H. Kim, J. W. Park, and J. H. Choi, “A malicious comments detection technique on the internet using sentiment analysis and SVM,” Proceedings of the Korea Institute of information and Communication Engineering, vol. 20, no. 2, pp. 260-267, 2
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