인공신경망을 적용한 악성 댓글 분류 모델들의 성능 비교

Q: 이 논문에서 정의한 악성 댓글이란 무엇인가?

인터넷 게시판 등에 게시된 특정 내용에 대하여 악의적인 평가를 목적으로 작성한 댓글을 의미한다. 본 연구에서는 연구자의 주관성을 배제하기 위해 1차 선별 후 3인의 연구자 중 2인 이상이 동의하는 과정을 거쳐 최종적으로 정의하였다.

Q: 악성 댓글 분류 모델의 성능을 결정짓는 품사 처리 방식과 알고리즘의 핵심 요인은 무엇인가?

연구 결과, 분석에 사용하는 품사의 종류가 많을수록 분류 성능이 향상되는 경향을 보였다. 알고리즘 측면에서는 LSTM과 GRU가 일반 RNN보다 우수한 성능을 나타냈으며, 특히 모든 품사를 활용한 LSTM 모델이 가장 높은 정확도를 기록하였다.

김진우; 조혜인; 이봉규

doi:10.9728/dcs.2019.20.7.1429

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김진우 (연세대학교) 조혜인 (연세대학교) 이봉규 (연세대학교)

저널정보: 한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제20권 제7호

발행연도: 2019.7

수록면: 1,429 - 1,437 (9page)

DOI: 10.9728/dcs.2019.20.7.1429

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악성 댓글의 피해는 유명인을 넘어 단순히 댓글을 읽는 개인 SNS 이용자에게도 확대되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 적용한 악성 댓글 분류 모델을 이용하여 [명사], [명사 + 형용사], [명사 + 형용사 + 동사], [모든 품사]의 4가지 품사 처리 방식과 RNN, LSTM, GRU 3가지 알고리즘을 적용한 총 12개의 모델의 성능을 비교하였다. 본 연구결과를 통해 도출된 AI 알고리즘을 이용한 텍스트 분류 서비스 연구는 악성 댓글 분류 분야뿐만 아니라 다양한 분야에 적용되어 유용하게 사용될 수 있다.

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