LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용한 가짜 리뷰 생성과 분석 및 평가

오영교, 구동영

http://doi.org/10.5626/JOK.2019.46.6.515

의견 스팸(opinion spam)은 특정 목적을 가진 집단이 생성한 의견을 통하여 타인 또는 타 집단에 영향을 미치는 행위를 일컫는다. 이는 소셜 네트워크 상에서 특정 대상의 평판에 영향을 미칠 수 있다는 점에서 온라인 서비스가 활발히 이루어지고 있는 현 시점에 큰 문제로 여겨질 수 있으며, 국내외 산업 및 학계에서도 관심을 보이고 있다. 본 연구에서는 의견 스팸 행위 탐지에 앞서 국내 의견 스팸 현황을 확인하고 순환신경망을 이용해 가짜 리뷰를 자동 생성해봄으로써 의견 스팸으로 인한 피해 가능성을 예측해본다. 특히, 순환신경망의 장기 의존성 문제가 개선된 LSTM(long short-term memory)을 기반으로 한글 언어 모델을 학습하고 Word2Vec을 이용하여 생성된 리뷰의 특정 용어를 대체함으로써 품질 개선을 시도한다. 특정 외국어 기반 학습 모델을 한국어에 적용하고 성능 및 적절성을 평가함으로써 향후 한국어 의견 스팸에 대한 대응 방향을 살펴본다.