인공신경망을 적용한 악성 댓글 분류 모델들의 성능 비교 (A Comparison Study on Performance of Malicious Comment Classification Models Applied with Artificial Neural Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 20권 / 7호 / 1429 ~ 1437페이지
· 저자명 : 김진우, 조혜인, 이봉규

초록

악성 댓글의 피해는 유명인을 넘어 단순히 댓글을 읽는 개인 SNS 이용자에게도 확대되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망을 적용한 악성 댓글 분류 모델을 이용하여 [명사], [명사 + 형용사], [명사 + 형용사 + 동사], [모든 품사]의 4가지 품사 처리 방식과 RNN, LSTM, GRU 3가지 알고리즘을 적용한 총 12개의 모델의 성능을 비교하였다. 본 연구결과를 통해 도출된 AI 알고리즘을 이용한 텍스트 분류 서비스 연구는 악성 댓글 분류 분야뿐만 아니라 다양한 분야에 적용되어 유용하게 사용될 수 있다.

영어초록

Victims of malicious comments are increasing from the public figures including celebrities to personal social network users. Furthermore, users who only use comments can be the victim. This study used the malicious comment classification model applied with artificial neural network to compare the performance of 12 models applied 4 preprocessing methods including [noun], [noun+adjective], [noun+adjective+verb], and [all parts of speech] and 3 algorithms of RNN, LSTM, GRU. The study result would be the reference for successful introduction of AI algorithm-based text categorization service.

참고자료

· 없음