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유튜브 악플 탐지를 위한 기계학습: 스태킹 앙상블 모델의 적용을 중심으로
저자
이신행
학술지명
Journal of The Korean Data Analysis Society
출판/발행연도
2022
주제
요약
본 연구는 유튜브의 악성 댓글을 자동으로 판별하는 기계학습 모델의 성능을 비교하고, 스태킹 앙상블 모델을 적용하여 성능 개선을 시도했습니다. 특정 채널의 인기 영상 댓글 데이터를 수집하여 악성/비악성 댓글 데이터셋을 구축하고, 다양한 분류 알고리즘을 적용한 결과, 스태킹 앙상블 모델이 단일 알고리즘의 장점을 결합하여 악성 댓글 분류 성능을 향상시켰습니다.
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