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https://github.com/teammatmul/project-purifier
BERT로 욕설을 판단하는 모델입니다. 웹사이트에서 바로 테스트 해보실 수 있습니다. 띄어쓰기를 하지 않거나 중간에 기호가 삽입되면 약간 정확도가 떨어집니다. 그 외에는 상당히 잘 찾아냅니다.
욕설의 위치를 마스킹하는 기능도 추가되었습니다. 데이터셋은 단지 '욕설/정상'으로만 라벨이 달려있습니다. 설명에는 puri attention layer를 사용하여 욕설인 토큰을 찾는다고 합니다.
무엇보다 크롤링한 10만개의 문장들에 일일이 라벨을 달았다는게 대단합니다. 게다나 욕설을 읽는 스트레스까지 포함하면 고생이 상당했을 텐데요^^; 모델을 구현하는 능력도 중요하지만, 데이터 수집하고 정제하는 노력도 필수적인 것 같습니다.
< 테스트 사이트 >