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저자정보
김재헌 (한국과학기술원) 원동희 (NJIT) 차미영 (기초과학연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.11
발행연도
2020.11
수록면
1,032 - 1,037 (6page)
DOI
10.5626/JOK.2020.47.11.1032

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자연 언어 처리의 발전을 통해 혐오 표현 탐지를 위한 인공지능 또한 성장하게 되었다. 하지만 악성 유저는 지속해서 기계에 의해 식별되지 않는 새로운 형태의 혐오 표현을 생성해낸다. 다양한 유형중 하나는 텍스트와 이모트의 혼합으로, 인간에 의해서는 쉽게 검출되지만, 규칙 기반 탐지로는 쉽게 검출할 수 없다. 이 연구는 가장 큰 온라인 스트리밍 서비스 중 하나인 트위치(Twitch.tv)의 채팅 데이터를 분석하여 이러한 유형을 파악한다. 혐오 표현에서 사용되는 이모트와 방송을 진행하고 있는 스트리머 인종간의 비교를 진행한다. 또한 새로운 혐오 표현 유형을 탐지하기 위해 양방향 장단기 메모리 모델을 활용한 새로운 방법을 제시한다. 약 1,500만 개의 채팅 중에서, 이 연구에서 제안된 기법을 통해 F1-score 0.745의 성능으로 혐오 표현을 추가로 검출할 수 있었다.
#시각적 혐오 표현 #실시간 방송 #탐지 #양방향 장단기 메모리 #알고리즘 기반 조정 #트위치 #visual hate speech #live streaming #bidirectional long short-term memory #algorithmic moderation #Twitch

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 연구 목표
4. 데이터 수집
5. 데이터 분석: 이모트와 인종 간 관계
6. 모델 설계
7. 모델 성능 및 결과 분석
8. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
A. Nematzadeh, G. L. Ciampaglia, Y.-Y. Ahn, and A. Flammini, Information overload in group communication: From conversation to cacophony in the Twitch chat, Royal Society Open Science, 2019. google schola N. Ljubesic and D. Fiser, A global analysis of emoji usage, Proc. of the Web as Corpus Workshop, 2016. google schola H. J. Miller, J. Thebault-Spieker, S. Chang, I. Johnson, L. Terveen, and B. Hecht, "Blissfully Happy" or "Ready to Fight": Varying Interpretations of Emoji, Proc. of the International AAAI Conference on Web and Social Media, 2016. google schola Jayashree Subramanian, Varun Sridharan, Kai Shu, and Huan Liu, Exploiting Emojis for Sarcasm Detection, Social, Cultural, and Behavioral Modeling, pp. 70-80, Jul. 2019. google schola B. Eisner, T. Rocktaschel, I. Augenstein, M. Augenstein, M. Bošnjak, and S. Riedel, emoji2vec: Learning emoji representations from their description, Proc. of the Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 2016. google schola

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