KCC 2021
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
학습집합 확장을 위한 딥러닝 기반 메시지 필터링 구조 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on Message Filtering Structure based on Deep Learning for Expression of Traing Set |
| 저자(Author) |
김선우
권나현
김민정
장진후
김정길
Seon-wu Kim
Na-hyun Kwon
Min-jung Kim
Jin-hoo Jang
Jung-Kil Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0310 ~ 0312 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 다양한 서비스에서 채팅 및 커뮤니티 플랫폼이 활발히 적용되면서, 건전한 서비스를 위한 필터링 기술이 함께 연구되고 있다. 기존에는 사전 기반의 필터링이 주로 활용되었으나, 최근에는 문맥 분석을 위한 딥러닝 기반의 연구 사례도 나타나고 있다. 본 연구에서는 채팅 및 커뮤니티 서비스의 4개월 간 데이터에 제안하는 구조를 적용하여 Bidirectional LSTM Attention 기반의 메시지 필터링 모델을 학습하였다. 실험 결과, 모델은 시간이 지날수록 많은 학습집합을 확보하여 점진적인 성능 향상을 보였으며, 최대 87.30%의 F1 성능을 확인할 수 있었다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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