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SNS에서 유통되는 코로나19 한국어 가짜 뉴스 탐지 모델

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  • 발행기관
    한국경영정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국경영정보학회 정기 학술대회 바로가기
  • 통권
    2023년도 한국경영정보학회 춘계 학술대회 (2023.06)바로가기
  • 페이지
    pp.1173-1174
  • 저자
    김지혁, 박정열, 김남규, 안현철
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A434340

원문정보

초록

한국어
코로나19 팬데믹 시기에 SNS를 통해 유포된 각종 악성 가짜뉴스들은 신뢰성 있는 미디어의 역할을 저해하고, 대중의 판단력과 인식을 왜곡시키며, 대중의 건강과 안전에 직접적인 위협을 가하는 등 각종 혼란과 심각한 사회경제적 손실을 유발하였다. 이에 본 연구에서는 텍스트 분석과 기계학습 모델을 활용하여 코로나19와 관련해 SNS 상에서 유포된 한국어 가짜뉴스를 효과적으로 탐지할 수 있는 모델을 제안한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 연구방법
3.1 데이터 수집
3.2 데이터 전처리
3.3 분석 방법
참고문헌

키워드

COVID-19 Fake News Detection Infodemic Korean POS(Part-Of-Speech) Tagging NLP

저자

  • 김지혁 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 ]
  • 박정열 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 ]
  • 김남규 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 ]
  • 안현철 [ 국민대학교 비즈니스IT전문대학원 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
  • 설립연도
    1989
  • 분야
    사회과학>경영학
  • 소개
    이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.

간행물

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2025
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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