그래프 구조를 이용한 악성 댓글 분류 시스템 설계 및 구현

Design and implementation of malicious comment classification system using graph structure

발행

2020

소속·발행

고려대학교 컴퓨터정보통신대학원 석사과정

출처

국내 KCI

DOI

10.15207/JKCS.2020.11.6.023

원문등록

2020-06-29

원문

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개념

키워드

그래프, 텍스트 분류, 자연어처리, 악성댓글, 댓글분류, GCN, GAT, Text classification, NLP, BERT

초록

인터넷상의 소통을 위해 댓글 시스템은 필수적이다. 하지만 온라인상의 익명성을 악용하여 타인에 대한 부적절한 표현 등의 악성 댓글 또한 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 BERT 등 pretrained model을 활용한 연구와 GCN, GAT 등의 그래프 구조를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 공개된 댓글에 대해 BERT, GCN, GAT 을 활용하여 댓글 분류 시스템을 구현하고 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 그래프 기반 모델을 사용한 시스템이 BERT 대비 높은 성능을 보여주었다.

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