품사기반 자질 추출을 통한 악성댓글 판별 성능 향상 방법

Abstract

인터넷 사용이 보편화됨에 따라 변화된 사회적 양상 중 하나는 온라인 공간의 커뮤니케이션이다. 과거에는 물리적으로 같은 공간에 있는 경우를 제외하면 원격으로는 일대일 대화만 가능했지만, 현재는 게시판이나 커뮤니티, 사회 관계망 서비스 등을 통해원격으로 다수와 커뮤니케이션이 가능할 수 있게 기술이 발달하였다.[1] 이러한 정보통신망의 발전으로 인하여 생활이 편리해짐과 동시에 신속한 정보교환으로 인한 폐해 또한 지속적으로 증가하고 있다. 최근 들어서는 연예인 뿐만 아니라, 인플루언서와 같이 인터넷상에서 인지도가 높은 특정인에게 성적 메시지를 보내거나, 인신공격하는 등의 사이버 범죄도 발생하고 있으며, 이러한 사이버 범죄에 노출되는 사람들 중 일부는 극단적인 선택을 하기도 하였다. 본 논문에서는 머신러닝 기법의 하나인 SVM(Support Vector Machine)을 사용한 악성댓글 판별 모델을 구현하고, 판별 성능 향상을 위한 품사 기반 자질 추출방법에 관해서 연구하고자 한다.|One of the social aspects that have changed with the widespread use of the Internet is communication in the online space. In the past, only one-on-one conversations were possible remotely, except when they were physically in the same space, but nowadays, technology has been developed to enable communication with a large number of people remotely through bulletin boards, communities, and social network services. Due to the development of such information and communication networks, life becomes more convenient, and at the same time, the damage caused by rapid information exchange is also constantly increasing. Recently, cyber crimes such as sending sexual messages or personal attacks to certain people with recognition on the Internet, such as not only entertainers but also influencers, have occurred, and some of those exposed to these cybercrime have committed suicide. In this paper, in order to reduce the damage caused by malicious comments,research a method for improving the performance of discriminate malicious comments through feature extraction based on parts-of-speech.