이모티콘(emoticon)
문자를 이용하여 만들어낸 감정을 나타내는 기호들을 일컫는다.
최근 이모티콘이 일상 소통 방식으로 자리매김하게 되면서, 이모티콘의 중요성은 점점 증가하고있다.
그러나, 이모티콘을 일일히 찾아서 구매하는 것, 상황에 맞는 이모티콘을 적재적소에 활용할 수 있도록 하는 과정은 번거로운 과정이다.
이러한 문제를 해결하기 위해 텍스트만 입력해도 이모티콘이 출력되어 쉽게 이모티콘을 사용할 수 있도록 하는 프로젝트를 진행하였다.
pytorch와 pytorch ignite를 사용하여 코드의 가독성을 높이고, argparser를 이용하여 CLI환경에서도 쉽게 hyperparameter tuning할 수 있도록 하였다.
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(data) - 사용자가 생성한 뒤, 말뭉치를 저장하는 directory
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emoji - 이모티콘 파일들과 입력 문장 분류 결과에 따른 이모티콘을 출력하는 기능 포함
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preprocessing - tokenization, shuffling, 파일 병합 등 전처리 과정 포함
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train.py model 학습 시 실행해야하는 파일. 실행 시 argparse를 통한 hyperparameter tuning 담당
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main.py 학습된 model을 바탕으로 텍스트 입력 후 이모티콘 추천이 실행되는 파일
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emoji_classification
- models - 문장 분류 모델, fasttext 모델 등 모델 저장 directory
- init.py
- loader.py - torchtext 0.10.0 version 사용, train(valid) data를 model에 load
- trainer.py - pytorch ignite를 사용, 문장 분류 model의 train,validation 과정 포함
- utility.py - 기타 다양한 기능 포함
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etc - 프로젝트 소개 파일 포함
- data 디렉토리를 생성하여 말뭉치를 저장한 뒤, preprocssing의 shuf.sh -> tokenization으로 기본적인 preprocessing 진행 (그 외의 과정은 말뭉치에 따라 사용자가 수행)
- train.py 로 분류 모델 생성
- main.py로 문장 분류 및 이모티콘 추천받기 실행
