'PROJECT/BERT 감정 분석' 카테고리의 글 목록 — 뚝딱이

PROJECT/BERT 감정 분석

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[2021] AI 기반 감성 분석을 사용한 제품 평가 및 분석 웹 개발

1. Introduction 온라인 오프라인에서 제품을 구매할 때 많은 사람들은 제품 리뷰를 찾아봅니다. 다양한 웹 사이트에 퍼져있는 리뷰들을 한번에 볼 수 있다면 좋을 것 같다는 아이디어에서 출발한 프로젝트입니다. 본 프로젝트에서는 음식 제품의 정보를 QR 코드 인식을 통해 음식의 최저가격, 최대가격, 열량 정보를 알 수 있고 NLP-Sentiment Analysis를 통해 퍼져있는 리뷰 정보를 알 수 있습니다. Development Environment and Tools HTML CSS JavaScript Node js Python MySQL development technology BERT QR Code Scanner Mobile Web Web Crawling DATABASE API 2. My pa..

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API

1. 시작 라우팅 주소 설정 Flask를 이용하여 Python으로 라우팅 설정 API 시작과 동시에 model을 load하여 서비스 이용 2. 라우팅 주소, Data url : http://192.168.0.17:8000/IRLABFile 리뷰 형태 JSON 3. Post로 값을 전달받고 긍부정 값을 반환함 return jsonify({'best': best, 'worst': worst, 'average': round(aver,1) }) 4. return 받는 결과물 { "average":0.5, “best":"5개 패키지인데 최소 3개 이상으로…", "worst":"하리보 4개 와야하는데 2개…” }

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Dataset

Dataset 제품 review 별점으로 긍정 부정을 나누었고, 긍정 = 1, 부정 = 0 .csv 저장 긍정 부정 기준, 0 ~ 2 -> 부정 / 4 ~ 5 -> 긍정 긍/부정 리뷰 1 배송도 빠르고 곡간이 든든합니다 1 잘 먹고있는 제품이에요 무난하게 맛있어요 0 첨 먹는데..텁텁하고 토핑도 살짝 허접..걍 느끼하기만... 1 정말 사진하고 똑같아요 간편하고 정말 맛있어요 데이터 출처 데이터의 개수 정확도 NAVER 긍정데이터 : 1,532,112 부정데이터 : 5,908 99% 문제 : imbalanced data 인한 Overfitting 해결 : 부정 리뷰 개수로 Down Sampling NAVER 긍정데이터 : 5,908 부정데이터 : 5,908 89% 문제 : 적은 Dataset 해결 : 1..

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흐름도

시스템 흐름도 데이터 수집 크롤링 흐름도 API 흐름도

파송송
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