텍스트 마이닝과 딥러닝 알고리즘을 이용한 가짜 뉴스 탐지 모델 개발

Development of a Fake News Detection Model Using Text Mining and Deep Learning Algorithms

발행

2021 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

(주)데이터월드

출처

국내 KCI

DOI

10.14329/isr.2021.23.4.127

원문

원문 보기 ↗

개념

키워드

가짜 뉴스, 한국어 뉴스, 자연어 처리, 딥러닝, 텍스트 마이닝, Fake News, Korean News, Natural Language Processing, Deep Learning, Text Mining

초록

가짜 뉴스는 정보화 시대라는 현대사회의 특성에 의해 진위 여부의 검증과는 상관없이 빠른 속도로 확대, 재생산되어 퍼진다. 전체 뉴스의 1%를 가짜라고 가정했을 경우 우리사회에 미치는 경제적 비용이 30조 원에 달한다고 하니 가짜 뉴스는 사회적, 경제적으로 매우 중요한 문제라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 뉴스의 진위 여부를 신속하고 정확하게 확인하고자 자동화된 가짜 뉴스 탐지 모델을 개발하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크롤링(crawling)을 통해 진위 여부가 밝혀진 뉴스 기사를 수집하였고, 워드 임베딩(Word2Vec, Fasttext)과 딥러닝 기법(LSTM, BiLSTM)을 이용하여 가짜 뉴스 예측 모델을 개발하였다. 실험 결과, Word2Vec과 BiLSTM의 조합이 가장 높은 84%의 정확도를 보였다.

같은 개념의 다른 논문

이 개념이 나오는 강연