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저자정보
송성한 (전북대학교) 최정환 (전북대학교) 강민구 (전북대학교) 유철중 (전북대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2019년도 하계공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2019.6
수록면
437 - 440 (4page)

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인터넷 매체를 통한 뉴스의 소비가 급격하게 증가하는 시대에서 언론들은 저널리즘의 역할을 적절히 실천하고 있지 않기 때문에 헤드라인을 통해 뉴스 소비자가 예상한 기사의 맥락과는 다르게 본문이 전개되는 인터넷 기사들로 인한 문제점들이 만연하다. 이 문제를 해결하기 위해서 인터넷 기사가 탈 맥락의 특징을 가진 기사인지 아닌지를 구분할 수 있는 판단 기준을 제공하기 위한 연구가 이루어져 왔으나 정확한 예측 결과를 제공하지 못했다. 이후 인공신경망을 이용한 추후 연구가 진행되었고 기존의 방법들보다 더 좋은 성능을 보였다. 이 논문에서는 인공신경망을 이용한 선행된 연구들을 소개하고 CHIMERA 소프트웨어 모듈에 사용된 인공신경망의 예측 정확도를 측정하였다. 그 결과 측정된 인공신경망의 일부 성능은 서비스로 제공되기에 적합함을 보였다.
#fake news #artificial neural network #stance analysis #headline effect #clickbait #de-contextual #multi-layer perceptron #tf-idf

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 인터넷 기사 분석을 위한 소프트웨어 모듈
Ⅳ. 토의
Ⅴ. 결론
참고문헌

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