Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Abusive Sentence Detection using Deep Learning in Online Game

딥러닝를 사용한 온라인 게임에서의 욕설 탐지

  • Park, Sunghee (Dept. of Future Convergence Technology, Soonchunhyang University) ;
  • Kim, Huy Kang (Graduate School of Information Security, Korea University) ;
  • Woo, Jiyoung (Dept. of Future Convergence Technology, Soonchunhyang University)
  • 박성희 (순천향대학교, 미래융합기술학과) ;
  • 김휘강 (고려대학교 정보보호대학원) ;
  • 우지영 (순천향대학교, 미래융합기술학과)
  • Published : 2019.07.10
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

욕설은 게임 내 가장 큰 불쾌 요소 중 하나이다. 지금까지 게임 사용자들의 욕설을 방지하기 위해서 금칙어를 기반으로 필터링 해왔으나, 한국어 특성상 단어를 변형하거나 중간에 숫자를 넣는 등 우회할 방법이 다양하기 때문에 효과적이지 않다. 따라서 본 논문에서는 실제 온라인 게임 'Archeage'에서 수집된 채팅 데이터를 기반으로 딥러닝 기법 중 하나인 콘볼루션 신경망을 사용하여 욕설을 탐지하는 모델을 구축하였다. 한글의 자음, 모음을 분리하여 실험하였을 때, 87%라는 정확도를 얻었다. 한 글자씩 분리한 경우, 조금 더 좋은 정확도를 얻었으나, 사전의 수가 자소를 분리한 경우보다 10배 이상 늘어난 것을 고려해보면 자소를 분리한 것이 더 효율적이다.

Keywords