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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
한상우 (군산대학교) 온병원 (군산대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 하계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.6
수록면
495 - 498 (4page)

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온라인 콘텐츠의 급속한 성장과 소셜미디어 플랫폼의 광범위한 사용으로 인해 가짜 뉴스 및 사기성 정보의 유포가 증가했다. 이러한 콘텐츠를 감지하고 분류하는 것은 정보 무결성을 유지하고 잘못된 정보의 확산을 방지하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다중 계층 BERT 모델을 사용하여 낚시성 기사를 탐지하는 접근 방식을 제안한다. 제안된 모델을 학습하고 평가하기 위해서 AI-hub의 낚시성 기사 탐지 데이터를 활용하였다. 기존 사전학습 모델인 kobert를 이용하여 사전학습을 진행하였고 기존의 낚시성 기사 분류 모델인 HAND의 성능보다 다중 계층 BERT 모델의 낚시성 탐지 성능이 우수했다. 본 논문에서는 HAND와 다중 계층 BERT모델에 대해 비교한 내용을 논의한다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존의 낚시성 기사 탐지 모델
Ⅲ. 실험
IV. 결론
참고문헌

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