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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 임희석
- 발행연도
- 2020
- 저작권
- 고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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인터넷상의 소통을 위해 댓글 시스템은 필수적이다. 하지만 온라인상의 익명성을 악용 하여타인에대한부적절한표현등의악성댓글또한존재한다. 악성댓글은연예인등 널리 알려진 인물뿐만 아니라 일반 시민에게까지 영향을 미치며 심한 경우에는 자살시도를 하는 경우도 존재한다. 악성 댓글로부터 사용자를 보호하기 위해 악성/정상 댓글의 분류가 필요하고 이는 텍스트 분류로 구현할 수 있다. 자연어 처리에서 텍스트 분류는 중요한 주제 중 하나이고 최근 BERT등 pretrained model을 활용한 연구와 GCN, GAT 등의 그래프 구 조를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 공개된 댓글에 대해 BERT, GCN, GAT,VGCN-BERT를 활용하여 댓글 분류 시스템을 구현하고 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 그래프 기반 모델을 사용한 시스템이 BERT 대비 높은 성능을 보여주었으며 특히 BERT와 GCN을 함께 사용한 VGCN-BERT가 가장 좋은 성능을 보여주었다.
목차
1 서론2 관련연구3 댓글분류시스템설계및구현3.1 BERT3.2 GCN3.3 GAT3.4 VGCN-BERT3.4.1 단어그래프생성3.4.2 VGCN3.4.3 VGCN+BERT4 구현 및 실험결과4.1 Dataset4.2 Graph 구조 설명4.3 Optimizer,lossfunction4.4 실험결과5 Conclusion
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