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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김현재 (고려대학교) 박용규 (고려대학교) 이진혁 (고려대학교) 강재우 (고려대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
82 - 86 (5page)
DOI
10.5626/KTCP.2019.25.1.82

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웹 서비스가 활성화되면서 유저들은 점점 더 스포일러에 쉽게 노출되고 있다. 최근 연구들에서 주어진 문서 또는 문장을 스포일러로 분류하는 자동화된 모델들이 제안됐으나 이 모델들은 스포일러뿐만 아니라 유저에게 유용한 정보일 수 있는 비 스포일러 부분도 유저가 볼 수 없도록 숨기는 문제점이 있다. 본 논문에서는 문서 또는 문장이 아닌 스팬 단위로 스포일러를 검출하여 높은 세분성을 얻을 것을 제안한다. 스팬 단위 스포일러 검출을 수행하기 위해 3,890여 개의 영화 작품을 포함하는 데이터 세트를 구성했고 제안하는 모델은 해당 데이터 세트에서 베이스라인 모델들을 능가하는 성능을 보였다. 또한 정성적 분석은 스포일러를 스팬 단위로 검출하는 것이 유저 만족도를 높여줄 수 있음을 보여준다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 방법
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (8)

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