KCC 2021
Current Result Document : 7 / 7
| 한글제목(Korean Title) |
노이즈 자가 학습 기법을 사용한 혐오표현 판별 모델 |
| 영문제목(English Title) |
Hate Speech Detec仕on Model using Noise Self-training |
| 저자(Author) |
임연수
김봉민
홍충선
박성배
Yeon-Soo Lim
BongMin Kim
Choong Seon Hong
Seong-Bae Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0376 ~ 0378 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
개인/집단에 대한 혐오적 의사를 표현하거나, 모욕하여 정신적 고통을 주는 혐오표현은 한국의 사회적 문제로 떠올랐다. 특히 온라인상의 혐오표현은 사회 구성원 대부분이 접하고 있으나, 이를 규제하는 직접 적인 법안이 미비해 사업자의 자율규제에 맡겨져 있는 상황이다. 전술한 이유로 혐오표현을 판별하는 기술의 중요성이 대두되고 있다. 그러나 혐오표현에 대한 레이블이 있는 데이터가 부족하고, 이로 인해 연구에 어려움이 있다. 본 논문에서는 학습 데이터 부족 문제를 해소하기 위해 노이즈 자가 학습(self-training) 기법을 소개한다. 노이즈 자가 학습 기법은 레이블이 있는 데이터로 교사 모델을 학습시키고, 교사 모델로 레이블이 없는 데이터에 대해 의사 레이블을 생성한다. 레이블이 있는 데이터와 의사 레이블이 있는 데이터를 사용하고 노이즈를 추가해 새로운 학생 모델을 학습시킨다. 노이즈 자가 학습 기법을 사용해 실험한 결과 혐오표현을 90.78%의 정확도로 판별하는 모델을 만들어 본 논문에서 제안하는 노이즈 자가 학습 기법의 우수성을 확인했다. |
영문내용
(English Abstract) |
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