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학술저널
저자정보
윤현서 (전남대학교) 유선용 (전남대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제22권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
1,289 - 1,293 (5page)
DOI
10.9728/dcs.2021.22.8.1289

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정보통신 기술의 발달은 사회관계망서비스(SNS)의 확산을 가져왔지만 심각한 사회적 문제인 악성 댓글을 야기하였다. 사이버 명예훼손 · 모욕 발생/검거 건수는 2014년 8,880건에서 2019년 16,633건으로 급격히 증가하였고 해당 문제를 해결하기 위한 대책이 요구된다. 그러나 IP 블랙리스트, 비속어 필터와 같은 기존의 규제만으로는 다양한 패턴을 가지는 악성 댓글을 탐지하는데 한계가 있다. 따라서 비윤리적 문장 탐지에 최적화된 인공지능 모델이 필요하다. 본 논문은 자연어 처리에서 높은 성능을 보여준 Transformer 기반 비윤리적 문장 탐지 모델을 제안한다. 해당 모델은 95.03%의 정확도를 보여주었고 비윤리적 문장 탐지 모델로 활용될 것이다. 또한, SNS의 댓글뿐만 아니라 스트리밍 서비스 등 다양한 분야에서도 적용될 것이다.
#인공지능 #문장분류 #자연어처리 #비윤리적 문장 #딥러닝 #artificial intelligence #sentence classification #natural language processing #unethical sentence #deep learning

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행연구 고찰
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
Lee, So-Hyun / 2015 / Why people post benevolent and malicious comments online / Communications of the ACM 58(11):74~79 google schola 김현정 / 2011 / 향상된 FFP(Feature Frequency Profile)을 활용한 악성 댓글의 판별시스템 / 한국정보기술학회논문지 9(1):207~216 dbpia 이원석 / 2020 / 딥러닝 기술을 활용한 차별 및 혐오 표현 탐지 : 어텐션 기반 다중 채널 CNN 모델링 / 한국정보통신학회논문지 24(12):1595~1603 dbpia LeCun Y / 1989 / Backpropagation applied to handwritten zip code recognition / Neural computation 1(4):541~551 google schola Hochreiter S / 1997 / Long short-term memory / Neural computation 9(8):1735~1780 google schola

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