수정하기 - 멜론에서 선정적인 노래 가사를 어떻게 필터링하나요?

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멜론과 같은 음악 플랫폼에서 ‘선정적인(음란하거나 과도하게 성적인)’ 가사를 걸러내는 절차는 크게 네 단계로 나눠 볼 수 있습니다. 아래 내용은 멜론이 실제로 쓰는 내부 알고리즘이나 정책을 그대로 옮겨온 것은 아니지만, 업계에서 널리 활용되는 방식과 기술 흐름을 바탕으로 일반화한 설명입니다.    1. 가사 수집 및 전처리    가수나 음반사로부터 제공받거나, 음원 배포 시스템을 통해 유입된 가사 원문을 우선 수집하고, 텍스트 인코딩(UTF-8 등)을 통일하며 공백·줄바꿈·특수문자 과다 사용을 정돈합니다. 한국어 가사는 조사의 분리, 어미·어근 분리 등을 위한 형태소 분석(예: KoNLPy, Mecab) 과정을 거쳐 단어 단위로 토큰화(tokenization) 합니다.    2. 1차 필터링: 키워드·패턴 검출       • 사전 기반 필터링         - 사전에 구축된 ‘음란·성적 암시 단어사전’을 바탕으로 가사 내 등장 단어를 대조합니다.         - 단순히 ‘섹스’, ‘음부’ 같은 직접 명시어뿐 아니라, ‘빤스’, ‘알몸’, ‘가슴골’처럼 성적 이미지를 유발할 수 있는 은어·비속어도 포함됩니다.       • 정규표현식 패턴         - 은어나 <a href='https://sangseek.com/sangseeks/줄임말/ko'>줄임말</a>, 숫자로 우회 표기되는 경우(예: “7ㅅㄱ”, “9와중”)를 잡아내기 위해 정규표현식을 활용합니다.         - 공백·특수문자를 끼워 쓰거나 철자를 교묘히 변형한 경우에도 대응할 수 있도록 패턴을 세분화합니다.      이 단계에서 ‘명백히’ 선정적인 가사가 일정 횟수 이상 발견되면 자동으로 “19세 이상 이용가”로 태그하거나 검토 대상으로 올립니다.    3. 2차 필터링: 문맥·의도 분석    단어 사전만으로는 모든 음란 표현을 잡아내기 어렵고, 때로는 일상적 표현이 오해를 사기도 합니다. 이를 보완하기 위해 다음과 같은 기법을 추가 도입합니다.       • 형태소 결합·의존 구문 분석         - 단어 간 결합 구조(예: 주어·목적어 관계), 조사의 유무 등에 따라 성적 의도가 있는지 판단합니다.       • 머신러닝·딥러닝 분류 모델         - 과거에 사람 손으로 라벨링된 가사 데이터를 학습 자료로 삼아, 특정 구절 전체의 ‘선정성 확률’을 예측합니다.         - 희소 표현이나 은유·비유적 표현(메타포)까지 포착하기 위해 단어 임베딩(word2vec, FastText)이나 BERT 계열 언어모델 기반 분류기를 활용하기도 합니다.      이 단계에서 모델의 예측 점수가 미리 정한 임계값(threshold)을 넘으면 ‘고위험’으로 분류하여 최종 검토로 넘깁니다.    4. 최종 검토 및 처리       • 자동 차단         - 1·2차 필터만으로 기준치 이상으로 선정성이 높다고 판단되면, 자동으로 19금(청소년 이용불가) 라벨을 붙여 미성년자 접근을 차단합니다.       • 전문 검수팀의 휴먼 리뷰         - 자동화 필터를 통과하더라도 경계선에 걸리는 표현(어느 정도 예술적 은유인지, 실제 음란성인지 판단이 애매한 경우)은 전문 검수자가 최종적으로 판정합니다.         - 검수 과정에서 가사의 일부를 별표(    ) 처리하거나, 경음처리(비프)하는 정책을 적용할지 결정할 수 있습니다.       • 결과 반영         - 최종 판정이 내려진 후 가사 메타데이터(연령가, 비공개 여부, 필터링 상태)를 음원 서비스 DB에 업데이트합니다.         - 이용자 화면에는 ‘19세 이용가’ 배지 부착, 가사 전면 공개 제한(일부 구간 블라인드) 등으로 노출 정책을 적용합니다.      이처럼 멜론과 같은 플랫폼은 사전 정의된 단어사전·정규표현식 규칙, 자연어처리 기반의 문맥 분석, 머신러닝 분류 모델, 그리고 사람의 최종 검수 과정을 단계별로 결합해 선정적 가사를 효과적으로 걸러냅니다. 이 과정을 통해 이용자의 연령별 이용 권장사항을 준수하고, 과도한 성적 묘사로부터 청소년을 보호하며, 음원 서비스의 건전성을 유지합니다.