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문제 정의
- 제안된 방법은 댓글로부터 패턴을 추출하여 단어장을 생성한 후, 댓글에 나타난 단어가 비악성댓글과 악성댓글에서 나타날 확률을 계산한다. 계산된 확률을 바탕으로 해당 댓글이 악성댓글인지 비악성댓글인지의 여부를 판단하여 악성댓글을 판별하고자 하였다.
- 본 논문에서는 웹사이트에 작성된 댓글을 수집하여 악성댓글과 비악성댓글로 분류하고 악성댓글의 작성자와 작성된 글의 수를 표시해주고자 한다. 먼저, 웹사이트로부터 작성된 댓글을 자동으로 수집하고 불필요한 문자를 제거하는 정제 과정을 거친다.
- 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 댓글에서 자주 등장하는 패턴을 추출하여 단어장에 추가적으로 등록하는 방식을 도입한다. 입력데이터에 등장하는 일반 단어들과 단어장을 사용하여 문자열 동치비교를 한 뒤, 추가적으로 패턴매칭을 수행함으로써 수행 속도에 영향을 끼치지 않고 매칭 성능을 대폭 향상시킨다.
- 본 논문에서는 확률을 이용하여 웹사이트에 작성된 악성댓글을 판별하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 댓글로부터 패턴을 추출하여 단어장을 생성한 후, 댓글에 나타난 단어가 비악성댓글과 악성댓글에서 나타날 확률을 계산한다.
- c!k) Y"o%u???“와 같이 표기한다. 이러한 현상을 반영하기 위하여 본 논문에서는 글자 간의 특수문자를 제거하여 단어원형을 추출한다.
가설 설정
- 첫 번째, 댓글 분석에 의미 없는 특수 문자들을 모두 제거한다. 웹사이트에서는 각 사이트의 방침에 따라 댓글을 작성할 때 비속어, 욕설, 모욕감을 주는 단어(나쁜 단어)를 원형으로 사용하지 못하도록 조치가 되어있다.
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