/Right-Left-

Determines if any sentences are politically Right or Left

Primary LanguageJupyter Notebook

Right?Left?

2022/Spring/NLP/FinalProject

  • 팀 구성

    • 20102112 박하백

  • 작품 이름

    • 오른쪽?왼쪽? 정치성향 판독기

  • 소개, 특징

    • 역대 미국 대통령(바이든-프랭클린 루즈벨트)의 연설, 인터뷰, 편지 같은 자료를 모아 모델을 학습시켰다. 자료 출처: (https://www.presidency.ucsb.edu/) 데이터의 수는 약 10,000 개.
    • feature은 content_lst로, 위의 자료에 대한 본문의 내용이 저장되어있다. list 형태.
    • target은 party_lst에, 자료와 관련된 대통령이 어느 쪽 정당인지 0과 1로 표현되어 있다(0: Democractic, 1: Republican). list 형태.
    • 모델은 sklearn의 SVM를 이용하였다.
    • 모델 학습시에 Bag of Words를 이용하여 feature를 처리한다.
    • 학습된 모델은 model.pkl 로 저장되어 있다. (vectorizer, classifier) = model
    • 소스파일(ipynb)을 제외한 _lst나 model.pkl 등은 모두 pickle 라이브러리를 이용하여 저장하였다. 로드하여 쓸 때도 pickle을 써야한다.

  • 모델 평가

    • Validation set approach와 Cross Validation을 이용하여 모델이 데이터를 잘 학습했는지 평가하였다.
    • Validation set approach 결과:
      • ValidationSet
    • Cross Validation 결과:
      • CV

  • 기능

    • RightLeftApp 에서 학습한 모델을 가지고 놀 수 있다.
    • 임의의 글을 입력하면 그 글이 republican 한지, democratic 한지 판단해준다.

  • 데모

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