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저자정보
Jeong-Jae Kim (Yonsei University) Sang-Min Park (Saltlux AI Labs) Byung-Won On (Kunsan National University)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제4호(JKIIT, Vol.21, No.4)
발행연도
2023.4
수록면
45 - 56 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.4.45

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최근 가짜 뉴스 탐지 문제는 데이터 공학에서 가장 시급한 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 가짜 뉴스 탐지 문제 중 가장 본질적인 문제인 낚시성 기사 탐지 문제를 해결하기 위해 두 가지의 새로운 접근 방법을 제안한다. 먼저, RNN 기반의 Bi-LSTM 다중 계층들, max-pooling 계층들, 그리고 fully-connected 계층들로 구성된 딥러닝 모델을 제안한다. 또한, 딥러닝 모델의 정확도를 향상하기 위해 대용량, 고품질의 학습 데이터를 자동으로 생성하는 데이터 증강 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘으로 생성된 학습 데이터가 인간 평가자가 만든 데이터와 거의 일치함을 보인다. 제안된 딥러닝 모델은 기존 주요 방안에 비해 36% 정확도 향상시키며, 학습 데이터를 자동으로 생성하는 새로운 접근 방식은 딥러닝 모델의 정확도를 크게 높인다. 이러한 제안방안은 낚시성 기사 감지를 위해 현재까지 시도되지 않은 새로운 연구이다.
#clickbait detection #deep learning #data augmentation

목차

Abstract
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Problem Definition
Ⅳ. Proposed Model
V. Experimental Validation
VI. Concluding Remark and Future Work
References

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