중간 평가 피드백 - KoBERT는 굉장히 복잡하고 어려운 모델이라 지금 이해하고 사용하기에는 너무 어려운 상황이라 결과를 봐야할 필요가 있음 - 좀 더 심플한 모델을 사용해서 감정에 대한 결과를 끄집어 내는것이 지금 더 중요함 - Word2Vec과 유사도로 결과를 내고 추후 고도화된 모델을 사용하여 고도화 시켜보기 - DB를 연결할 때, 어떠한 DB 플랫폼이 적합할지 고민해보아야함 - 프론트엔드는 최신 기술이 중요함 요즘은 React ( HTML, CSS, JS 공부 해보기 ) - 자연어처리 ( NLP ) 는 전처리와 데이터 수집이 80% 그래서 매우 중요함

회의록 ▶ 데이터 수집 관련 ■ 데이터 추가 수집 - 노래가사로는 데이터가 부족하다고 판단 감정이 풍부한 문학작품을 이용하면 어떨까? 문학광장 문학광장 문장 – 생활 속 작은 여유로움 "문장" 생활 속 작은 여유로움 "문장" munjang.or.kr 브런치 : 감성 에세이 브런치 키워드: 감성 에세이 특정 주제의 키워드로 글을 모아보세요! brunch.co.kr - 브런치는 너무 감성적이지 않을까...? 라고 판단하고 추후 데이터 부족하다고 판단하면 추가 수집 보류! - 문학작품을 Train Data로 이용하고 노래가사를 Test Data로 이용 - 문학작품은 너무 길기 때문에 한 문장씩 받아오기 ▶ Model 관련 ■ KoBERT [Python, KoBERT] 다중 감정 분류 모델 구현하기 (huggi..

회의록 유튜브 비디오 데이터를 이용한 프로젝트를 구상했지만 데이터가 너무 무거워서 보류하고 새로운 주제를 다시 생각함 ▶ 주제 브레인스토밍 ■ thumbnail 자동생성기 ■ 유튭 댓글 악플 판별기 ■ 안면 감정분석기 ■ youtube댓글과 캡처이미지를 활용하여 출연자 등장빈도 정보 제공 서비스 ■ 교차편집 ■ 시 써주기 ■ 마음치유글귀 생성서비스(nlp) → 캘리그라피로 생성(cv) ★ ■ 소설 요약(nlp) → 대표이미지 생성(cv) ★ ■ 상황설명 → 감정분석(nlp) → 글귀 ,영상,노래 추천 ★ 모델개발 범위 : 감정분석 + 위로 글귀 자동생성 영상 및 노래 추천 youtube api로 구현 데이터를 어디서? : 감정분석 / 글귀 자동생성 어떤 모델? : koBERT 웹 구현? ▶ 추가적인 아이..

회의록 ▶ 분야 : CV, NLP ▶ 프로젝트 목표 : 웹 서비스 개발 및 배포 (알파 버전 정도로..?ㅎㅎ) ▶ 주제(선정완료) : 유튜브 API 이미지 및 텍스트 데이터를 활용한 감정분석(비속어 필터링 등등) 선정 이유 : 제가 대충 구상한 스토리는 요즘 악플들로 상처받는 사람도 많고 해서 그걸 최대한 줄여주기 위해서 구상한다 이런 느낌이였거든요 화재경보 유튜브 API를 이용한 감정분석 몽타주 위성영상…ㅎㅎㅎ 기후모델링 온실가스배출 데이터 ▶ 역할 분담 : 데이터 수집 과 웹 배포 유튜브 댓글 크롤링과 영상을 프레임 단위로 쪼개는 코드 유튜버 이름을 입력받고 영상 목록에서 영상 아이디 긁어오기 from selenium import webdriver from webdriver_manager.chrome..

https://github.com/JooJaeHwan/FIFA_Online_4_Player_Evalution_Analysis GitHub - JooJaeHwan/FIFA_Online_4_Player_Evalution_Analysis Contribute to JooJaeHwan/FIFA_Online_4_Player_Evalution_Analysis development by creating an account on GitHub. github.com 데이터 모델링 필요 라이브러리 설치 !pip install konlpy !sudo apt-get install -y fonts-nanum !sudo fc-cache -fv !rm ~/.cache/matplotlib -rf 데이터 전처리 from konlpy.ta..

https://github.com/JooJaeHwan/FIFA_Online_4_Player_Evalution_Analysis GitHub - JooJaeHwan/FIFA_Online_4_Player_Evalution_Analysis Contribute to JooJaeHwan/FIFA_Online_4_Player_Evalution_Analysis development by creating an account on GitHub. github.com 데이터 라벨링 import pandas as pd df = pd.read_csv("Reviews2.csv", index_col=0) # 쓸모없는 단어들 제외 시키기 list = ["쪽지", "판매", "팔아", "사요", "카톡", "가격", "ㅋㅋㅋㅋㅋ", "..