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저자정보
이현상 (경북대학교) 이희준 (계명대학교) 오세환 (경북대학교)
저널정보
한국경영학회 한국경영학회 융합학술대회 한국경영학회 2020년 제22회 융합학술대회
발행연도
2020.8
수록면
343 - 351 (9page)

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최근 국내 포털 사이트 및 SNS 등에서 악성댓글 관련 이슈가 다양하게 나타나고 있으며 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 악성댓글은 인터넷 사용자에 대해 인신 공격, 욕설, 모욕 등의 형태로 위협할 수 있다. 지난 몇 년간 학계와 산업계가 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 방식의 연구를 진행하고 있는 상황이다. 특히 이 분야에서 딥러닝 기반 CNN 텍스트 분류 연구들이 좋은 성과를 거두고 있다. 본 연구는 Highway Network 기반 CNN 분류 모델링을 통해 7,878개의 인터넷 뉴스 댓글을 분석했다. 악성댓글의 편견 및 혐오 표현에 대해 각각 3가지 클래스로 분류했으며 weighted f1 score 기준 67.49%를 달성했다. 이는 기존 연구의 f1 score 50~60%인 성능 수준보다 우수하게 나타났다.
#딥러닝 #Highway Network #CNN #분류 모델링 #악성댓글

목차

초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 문헌 연구
Ⅲ. 연구방법론
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

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