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이동호 ( Dong-ho Lee ),이정훈 ( Jung-hoon Lee ),김유리 ( Yu-ri Kim ),김형준 ( Hyeong-jun Kim ),박승면 ( Seung-myun Park ),양유준 ( Yu-jun Yang ),신웅비 ( Woong-bi Shin ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
SNS가 급속도로 확산되며 거짓 정보를 언론으로 위장한 형태인 가짜뉴스는 큰 사회적 문제가 되었다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 한글 가짜뉴스 탐지를 위한 딥러닝 모델을 제시한다. 기존 연 구들은 영어에 적합한 모델들을 제시하고 있으나, 한글은 같은 의미라도 더 짧은 문장으로 표현 가능 해 딥러닝을 하기 위한 특징수가 부족하여 깊은 신경망을 운용하기 어렵다는 점과,형태소 중의성으로 인한 의미 분석의 어려움으로 인해 기존 모델들을 적용하기에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 얕은 CNN 모델과 음절 단위로 학습된 단어 임베딩 모델인 "Fasttext'를 활용하여 시스템을 구현하고, 이를 학습시켜 검증하였다.