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저자정보
이동석 (성균관대학교) 오하영 (성균관대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2020년도 추계종합학술대회 논문집 제24권 제2호
발행연도
2020.10
수록면
241 - 244 (4page)

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최근 유튜브 사용자가 기하급수적으로 늘어남에 따라, 영상에 달리는 댓글의 양과 종류도 매우 많아졌다. 그 댓글들 중에는 스팸 댓글이 존재하는데, 스팸은 컨텐츠를 이용하는 이용자에게 안좋은 영향을 줄 수 있다. 일단 그 내용이 영상과 무관할 뿐만 아니라, 성적 및 조롱 등의 불쾌감 및 안좋은 자극을 주며, 컨텐츠를 이용하는 어린이용자들에게 안좋은 영향을 끼칠 수 있다.. 이러한 스팸을 걸러내기 위해, 일반댓글에서 스팸댓글을 걸러내는 연구가 활발히 진행되고 있다. 많은 연구들이 다양한 방법으로 좋은 성과를 거두웠다..하지만 언어처리기반 인공신경망인,LSTM을 이용한 연구는 부족하다. 이번 연구에서는, 인공 신경망 중 언어처리 셀중 하나인,RNN(Recurrent Neural Network)l 의 vanishing gradient problem을 해결하기 위해 고안된 LSTM(Long-Short Term Memory)을 이용하여도 유튜브 스팸 댓글을 효율적으로 분류할 수 있음을 밝혀냈다.
#Youtube #Spam #LSTM #Artificial neural network #Machine learning

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구 및 방법
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
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