그래프 구조를 이용한 악성 댓글 분류 시스템 설계 및 구현Design and implementation of malicious comment classification system using graph structure
- Other Titles
- Design and implementation of malicious comment classification system using graph structure
- Authors
- 성지석; 임희석
- Issue Date
- 2020
- Publisher
- 한국융합학회
- Keywords
- GCN; GAT; Text classification; NLP; BERT; 그래프; 텍스트 분류; 자연어처리; 악성댓글; 댓글분류
- Citation
- 한국융합학회논문지, v.11, no.6, pp.23 - 28
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국융합학회논문지
- Volume
- 11
- Number
- 6
- Start Page
- 23
- End Page
- 28
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/60289
- DOI
- 10.15207/JKCS.2020.11.6.023
- ISSN
- 2233-4890
- Abstract
- 인터넷상의 소통을 위해 댓글 시스템은 필수적이다. 하지만 온라인상의 익명성을 악용하여 타인에 대한 부적절한 표현 등의 악성 댓글 또한 존재한다. 악성 댓글로부터 사용자를 보호하기 위해 악성/정상 댓글의 분류가 필요하고 이는 텍스트 분류로 구현할 수 있다. 자연어 처리에서 텍스트 분류는 중요한 주제 중 하나이고 최근 BERT 등 pretrained model을 활용한 연구와 GCN, GAT 등의 그래프 구조를 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 실제 공개된 댓글에 대해 BERT, GCN, GAT 을 활용하여 댓글 분류 시스템을 구현하고 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 그래프 기반 모델을 사용한 시스템이 BERT 대비 높은 성능을 보여주었다.
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