소셜 미디어는 유통되는 정보가 폭증하면서 비신뢰성 정보도 함께 증가됨에 따라 정보의 신뢰성을 판별하는 기술의 중요성이 부각 되고 있다. 본 논문에서는 소셜 미디어에서 텍스트 및 감정 임베딩 기반의 양방향 GCN을 활용한 비신뢰성 정보 판별 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 문맥, 감정의 분포, 전파 구조를 동시에 고려한 비신뢰성 정보 판별 모델을 구성한다. BERT의 문맥 분석 능력을 통해 게시물·댓글의 텍스트 특징을 추출하고 BART의 생성형 특성을 활용해 스레드 전반의 감정 분포를 산출한다. 양방향 GCN(Bi-GCN)을 적용하여 상·하향 전파 구조를 함께 모델링하여 비신뢰성 정보를 판별한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
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Jung et al. (Sat,) studied this question.
www.synapsesocial.com/papers/69be37726e48c4981c6770ea — DOI: https://doi.org/10.5392/jkca.2026.26.02.031
Insoo Jung
Wooje Sung
Jongtae Lim
The Journal of the Korea Contents Association
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