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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2006 가을 학술발표논문집 제33권 제2호(B)
발행연도
2006.10
수록면
260 - 263 (4page)

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최근 온라인 게임 산업이 커짐에 따라 이를 즐기는 유저도 급증하고 있다. 온라인 게임에서는 일반적으로 유저들이 서로를 구분하기 위해 사용하는 사용자 이름과 상호간 의사소통을 하기 위한 채팅을 지원한다. 유저의 수가 증가함에 따라 대화의 양은 더욱 더 많아지고, 선정성, 폭력성을 띄는 언어의 문제로 이어지고 있다. 이는 특히 18세 이하도 이용가능한 게임을 만드는 경우 더욱 중요하다. 하지만 대부분의 게임들이 금지어 리스트에 따른 단어 매칭방식의 비속어 필터링만을 제공하고 있다. 이러한 방법은 금지어로 지정된 단어를 포함한 정상적인 채팅도 막을 뿐만 아니라 일부 음절을 다른 기호로 바꾸어 표기한 비속어는 걸러내지 못한다. 변형된 단어들을 충분히 처리하지 못한다면 비속어 필터링 시스템은 단지 무력하고 쓸모없는 존재가 될 뿐이다. 본 논문에서는 SVM을 이용하여 학습이 가능한 비속어 필터링 시스템을 제안하고자 한다. SVM을 이용하면 사용자 편의성을 해치지 않고서도 보다 많은 종류의 비속어들을 효과적으로 걸러낼 수 있다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련 연구
3. 비속어 필터링 시스템
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

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