인공신경망을 적용한 악성 댓글 분류 모델들의 성능 비교

A Comparison Study on Performance of Malicious Comment Classification Models Applied with Artificial Neural Network

발행

2019 등록이 논문은 발행 시점을 확인하지 못해 원문 등록일을 적었습니다. KCI가 2005~2008년에 옛 논문을 몰아서 올린 탓에, 그 시기 등록분은 발행보다 평균 3~5년 늦습니다. 실제 발행연도는 더 이를 수 있습니다.

소속·발행

연세대학교

출처

국내 KCI

DOI

10.9728/dcs.2019.20.7.1429

원문

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개념

키워드

인공신경망, 순환신경망, 악성 댓글, 분류모델 성능비교, Artificial Neural Network, Recurrent Neural Network, Malicious Comment, Comparison Performance

초록

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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