Bert 썸네일형 리스트형 [에어] 'KcELECTRA' 로 악성댓글 분류 모델 만들기 (파이썬/Colab) 에어 프로젝트 #7 KcELECTRA 로 악성댓글 분류 모델 만들기 인터넷에 게시된 댓글을 읽다보면 우리는 수많은 악플을 마주하게 된다. 따라서 많은 기업들은 이를 자동으로 처리하기 위한 여러가지 방법들을 도입해 최대한 욕설이나 혐오표현들을 포함한 악성댓글이 게시되지 않도록 하고 있다. 예를 들어, 필터링을 거쳐 다른 언어로 바꾸거나, 욕설에 대해 ****와 같은 마스킹 처리를 하는 등 다양한 노력을 기울이고 있다. 하지만, 비속어를 사용하지 않고도 특정 성별, 인종을 비하하는 혐오표현을 사용하거나 강한 비난표현을 통해 상대를 모욕하는 등 방법은 다양하다. 때로는 욕설이 아님에도 필터링에 의해 욕설로 인식하는 문제가 발생하기도 한다. 그렇다면 어떤 방식으로 효율적이고 정확하게 악성댓글을 탐지할 수 있을까.. 더보기 [에어] 7가지 감정의 한국어 대화, 'KOBERT'로 다중 분류 모델 만들기 (파이썬/Colab) 에어 프로젝트 #2 7가지 감정의 한국어 대화, 'KOBERT'로 다중 분류 모델 만들기 사람에게는 다양한 감정이 있고, 얼굴 표정과 말로 그 사람의 감정을 추측할 수 있다. 또한 상대방의 얼굴 표정을 볼 수 없는 메세지 또는 SNS 채팅상에서도 문맥과 문장에 들어간 단어를 통해 어느정도 상대방의 감정을 예측할 수 있다. 그렇다면 컴퓨터와 같은 기계는 텍스트만 보고도 감정을 예측할 수 있을까? 요즘 심리 상담 챗봇 등 다양한 인공지능 대화 챗봇을 많이 접할 수 있는데, 사용해보면 인공지능이 텍스트 문장만 보고도 사람의 감정을 추측해 그에 따른 적절한 답변을 내놓는 것을 볼 수 있다. 이 인공지능은 어떻게 텍스트만 보고도 그 사람이 어떠한 감정인지 예측할 수 있는 것일까? 지난 에어 프로젝트에서는 'BER.. 더보기 이전 1 다음
