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오경환(Gyounghwan Oh),최진욱(Jinwook Choi),고영준(Youngjun Go),김대현(Daehyeon Kim),박재현(Jaehyeun Park),이재성(Jaeseong Lee),강태원(Taewon Kang) 한국정보기술학회 2020 Proceedings of KIIT Conference Vol.2020 No.10
베이즈 분류기(Bayesian classifier)를 이용하여 정치적 성향이 강하거나 내용이 비논리적인 기사를 가짜뉴스로 판단하여 분류한다. 구현을 위해 거짓말과 정치적 편향성을 가진 커뮤니티와 여러 언론사의 기사로 베이즈 분류기를 학습시킨다. 이후 일반적인 기사와 2차로 커뮤니티로 옮겨진 기사를 이용해 이를 검증하여 분류 성능을 분석하였다. 분석 결과 가짜뉴스의 66%, 진짜 뉴스의 87%를 바르게 분류할 수 있었다. Using a Bayesian classifier, articles with strong political orientation or illogical content are classified as fake news. To implement this, we train a Bayesian classifierr with articles from various media and communities with lies and political biases. After that, the classification performance was analyzed using general articles and articles transferred to the secondary community. The analysis showed that 66% of fake news and 87% of real news could be classified correctly.