Acknowledgement
본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업의 연구결과로 수행되었음(2018-0-00209)
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.05a
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- Pages.543-546
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
A Chrome Plug-in for Harmful Text Filtering based on CNN-LSTM
CNN-LSTM 기반 유해 텍스트 필터링 크롬 플러그인
- Hwang, Hyun-Bin (School of Software, Soongsil University) ;
- Kim, Han-Kyum (School of Software, Soongsil University) ;
- Chung, Jinwoo (School of Software, Soongsil University) ;
- Chung, Hyuk-Soon (School of Software, Soongsil University) ;
- Seo, Choong-Won (School of Computer Science, Hongik University) ;
- Lee, Soowon (School of Software, Soongsil University)
- 황현빈 (숭실대학교 소프트웨어학부) ;
- 김한겸 (숭실대학교 소프트웨어학부) ;
- 정진우 (숭실대학교 소프트웨어학부) ;
- 정혁순 (숭실대학교 소프트웨어학부) ;
- 서충원 (홍익대학교 컴퓨터과학부) ;
- 이수원 (숭실대학교 소프트웨어학부)
- Published : 2021.05.12
Abstract
최근 온라인 매체에서 무분별한 비속어나 욕설 사용이 늘어남에 따라 유해한 텍스트를 자동으로 필터링하는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 유해 텍스트 필터링 관련 기존의 접근방법은 채팅 프로그램 등 특정 프로그램에 한하여 적용이 되거나 특정 포탈의 웹페이지에 국한되어 적용이 되는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 AI를 활용하여 모든 웹 페이지의 유해 텍스트를 필터링할 수 있는 Chrome Extension을 구현하고 그 유효성을 검증한다.
Keywords