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저자정보
변영주 (인하대학교) 김상범 (서울대학교) 박현진 (서울대학교) 임요한 (서울대학교) 한규섭 (서울대학교) 유동현 (인하대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제36권 제2호
발행연도
2025.3
수록면
277 - 292 (16page)
DOI
10.7465/jkdi.2025.36.2.277

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현대 사회에서 소셜 미디어 및 인터넷 활용이 급속도로 증가함에 따라, 악성 댓글 및 스팸 메일과 같이 정상적인 분포에서 벗어나는 비정상적인 텍스트 데이터가 증가하고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 스팸 메일 및 악성 댓글 등을 식별하기 위한 텍스트 이상치 탐지 및 자연어 처리와 관련된 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 네이버 정치 뉴스 기사 댓글 데이터를 활용하여 딥러닝 기반 모형의 텍스트 이상치 탐지 성능을 비교하였다. 네이어 클린 봇에 의한 검열 정보의 활용 유무에 따라 지도 학습과 비지도 학습 접는 방식을 적용하여 모형의 성능을 비교하였으며, 한국어를 기반으로 사전 학습된 자연어 처리 모형을 활용하여 임베딩 벡터를 산출하였다. 이상치 탐지 성능 비교 결과, 지도 학습 기반 모형에서는 KcELECTRA 임베딩 기반의 FFNN 이진 분류 모형이 가장 우수한 성능을 보였으며, 비지도 학습 기반 모형에서는 KcBERT 임베딩 기반의 Deep SVDD모형이 가장 우수한 성능을 나타내었다.
#딥러닝 모형 #비지도 학습 #자연어 처리 #지도 학습 #텍스트 이상치 탐지 #Deep learning model #natural language processing #supervised learning #text anomaly detection #unsupervised Learning

목차

요약
1. 서론
2. 텍스트 임베딩 및 이상치 탐지 모형
3. 네이버 정치 분야 뉴스 기사 댓글 데이터
4. 정치분야 뉴스기사 댓글에 대한 이상치 탐지
5. 결론
References
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