: 18년 7월 발표한 내용임

배경

욕설로 인해 모욕감을 느끼고 게임을 이탈하는 경우도 있기때문에 욕설을 탐지하는 건 중요하다.

그러나 왜 굳이 딥러닝으로 해야할까?

기존의 룰 기반 욕설 탐지는 금칙어 기반으로 이뤄져있다.

• 한계점1 : 우회가 쉽다. e.g) ㅅ1발

  • 금칙어 사전을 추가해서 늘리면 되지 않을까?

• 한계점2 : 오탐이 잦다. e.g) 18채널 → 채널 , 몇학년몇반이야 → 몇학*년몇반이야, 스페이스바 → 스페이

• 한계점3 : 비속어와 공격적인 표현을 구분할 수 없다.

  e.g)" 제가 병신이었네요" : 비속어지만 공격적이지 않다.

  "배를 확 따서 그냥 회를 쳐먹을까" : 비속어는 아니지만 공격적인 표현

⇒ 결국 욕설 신고를 받고 운영자가 직접 읽고 판단하는 프로세스를 가지고 있다.

• 운영자의 부담 , 스트레스 ..

• 따라서 발표 내용 중 대부분은 텍스트 분류에서 사용되는 기법들

발표 내용

1. 부족한 데이터를 극복하려는 노오력
2. 텍스트 분류 모델 고도화
3. 모델 해석하기
4. 딥러닝 모델로 게임 운영에 도움 주기

프로젝트의 목표 : 운영자의 수고를 덜게끔하는 것