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

디지털콘텐츠학회 논문지 = Journal of Digital Contents Society, v.20 no.7, 2019년, pp.1429 - 1437  

Kim, Jin Woo ,  Jo, Hye In ,  Lee, Bong Gyou

초록이 없습니다.

참고문헌 (18)

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  5. Korean Comparative Public Law Association Park 16 3 137 2014 "The Constitutional Study on the Hate Speech" 

  6. JOURNAL OF THE KOREA CONTENTS ASSOCIATION Kim 19 1 548 2019 "The Characteristics of Malicious Comments : Comparisons of the Internet News Comments in Korean and English" 

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  8. Journal of Broadcasting and Telecommunications Research Jeon 70 2018 "An Exploratory Study on the Hate Speech Restriction Decisions by the Korea Communications Standards Commission - Actual Status and Regulation of Online Hate Speech" 

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  11. Aiyar, Shreyas, Shetty, Nisha P. N-Gram Assisted Youtube Spam Comment Detection. Procedia computer science, vol.132, 174-182.

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  12. Korean Institute of Information Scientists and Engineers Kim 285 2006 "A Design and Implementation of Malicious Web Log Identification System by Using SVM" 

  13. 홍진주, 김세한, 박제원, 최재현. 감성분석과 SVM을 이용한 인터넷 악성댓글 탐지 기법. 한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol.20, no.2, 260-267.

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  15. Interspeech Mikolov 2 2010 10.21437/Interspeech.2010-343 "Recurrent neural network based language model" 

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  16. Empirical evaluation of gated recurrent neural networks on sequence modeling Chung 2014 

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