자연어 처리 기법을 활용한 판례 기반 모욕성 문장 분석 시스템

김가영; 공현정; 유석종

doi:10.14801/jkiit.2023.21.7.7

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한국정보기술학회
한국정보기술학회논문지 학술저널
한국정보기술학회논문지 제21권 제7호(JKIIT, Vol.21, No.7)
2023.07 7 - 12 (6page)
DOI : 10.14801/jkiit.2023.21.7.7

저자정보

김가영 (숙명여자대학교)
공현정 (숙명여자대학교)
유석종 (숙명여자대학교)

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SNS가 발전함에 따라 온라인에서 타인을 공공연하게 모욕하는 경우가 증가하며 사회적 문제로 대두되고 있다. 포털사이트에서는 이를 막기 위해 데이터베이스 기반 비속어 필터링 방식으로 악성 댓글 등을 차단하고 있다. 하지만 맥락상 비속어가 아닌 단어를 욕설로 판단하거나 타인을 모욕하는 경우는 제대로 차단하지 못하고 있다. 본 연구에서는 자연어 처리 기법을 활용한 판례 기반 모욕성 문장 분석 시스템을 제안한다. 구현 시스템은 딥러닝 모델을 사용하여 판례 데이터셋을 학습하여 대상 문장의 모욕죄 확률을 추론하고, 텍스트 유사도 분석을 통해 근거 판례를 제시한다. 딥러닝 모델의 학습 데이터셋과 시험 데이터셋의 정확도를 고려하여 최종 모델을 선정하였으며, 웹 서비스를 구현하여 시스템 접근성을 높였다.

With the advent of social media, there has been a significant rise in the number of individuals openly engaging in online insults, thereby emerging as a notable social issue. In order to protect users from unpleasant experiences, online portal sites employ database-driven profanity filters to render offensive content invisible. However, these filters often fall short in preventing instances where individuals insult others by judging certain words, not classified as profanity, as offensive within a specific context. Therefore, this paper aims to propose a precedent-based insult sentence analysis system, utilizing advanced natural language processing techniques. The system leverages a deep learning model, rooted in precedents, to infer the likelihood of guilt associated with an insult sentence. Furthermore, the system presents users with comparable precedents through similarity analysis. The ultimate model was chosen based on the accuracy of the test dataset and the training dataset while ensuring enhanced accessibility by deploying it on the web.

#insult case #classification #machine learning #BERT model #text similarity

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