- 오늘의 집 데이터를 활용한 리뷰 기반 Q&A Framework model
- 사용자가 문의를 남기면 해당 문의의 답변으로 적합한 Q&A와 다른 사용자들이 작성한 리뷰를 채택하여 실시간 대화형으로 응답
ㄴChatbot
ㄴData
ㄴBase
ㄴQnA
ㄴReview
ㄴModel
ㄴModel
1)Crawling.ipynb
- '오늘의 집' 상품, QnA, Review 데이터 수집
2)Preprocessing_QA.ipynb & 2)Preprocessing_Review.ipynb
- QnA, Review 데이터 맞춤법 검사 및 전처리
3)Mecab_QnA.ipynb & 3)Mecab_review.ipynb
- QnA, Review 데이터 형태소 분석기 Mecab 적용
4)KoBERT_QnA.ipynb
- KoBERT를 사용하여 pretrained model 생성
5)Embedding_Question.ipynb & 5)Embedding_Review.ipynb
- pretrained model을 적용하여 Embedding vector 생성 및 Classification
- Classification을 통한 Review Labeling
6)Matching_System.ipynb
- 입력받은 문의에 적합한 Q&A 2개와 Review 5개를 응답으로 제공하는 시스템 구현
- Sentiment Analysis, Word Count를 적용하여 Customize를 통한 결과 도출 가능
- Model을 Chatbot으로 구현
- 문의와 상품번호를 입력받아 pretrained model로 입력받은 문의를 Embedding, Labeling 후 Cosine similarity를 계산하여 Threshold 이상인 Q&A 2개와 Review 5개 반환
pip install kss freeze konlpy glounnlp pytorch transformers
cd Model
git clone https://github.com/SKTBrain/KoBERT # KoBERT
git clone https://github.com/ssut/py-hanspell # py-hanspellgit clone https://github.com/EUN316/Today-s_Chatbot.git
cd Today-s_Chatbotcd Model
# 1-5 ipynb 다 실행 > Data & Model 생성
# 6)Matching_System.ipynb 실행# Chatbot > Base.yaml: path & paramter 수정 가능
# Chatbot > templates > index.html: Desktop & Mobile ver 수정 가능
cd Chatbot
python app1.py
Kim Eun |
Yoon HyeJung |
Lee JungEun |