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Port8090 / Mealddang_Wiki

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[Review] Review 분석 - 감성분석 모델 GRU 성능 #67

Closed hyul77 closed 7 months ago

hyul77 commented 8 months ago

감성분석의 필요성은 긍정 부정이 없는 상태에서 데이터를 다루기가 어렵다. 예를들면 "주차장이 있어요" - 긍정 " 주차장이 없어요" -부정

이지면 NLP를 사용하면 주차장만 추출된다. 이걸 하기 위해선 긍정인 걸로만 가져와서 NLP를 했을 때 해당하게 되기에 중요하다.

hyul77 commented 8 months ago

명사로만 GRU를 학습시켰을 경우 음식명에 대한 긍정 부정이 생성되게됨. 그래서 동사 형용사로 학습을 시켜봄 (따로 전처리 없이) 동사 + 형용사 학습 + 동사로 예측해 봤을 때 정확도가 60%

동사 + 형용사로 예측 하는건 시도 중

hyul77 commented 7 months ago

'nouns', 'adjectives'

predict_review.ipynb stopwords.pkl tokenizer.pkl final_model_v0.h5 tokenized_data.csv

정확도 : 0.8847034140759107

'verbs', 'adjectives'

predict_review_VA.ipynb stopwords_VA.pkl tokenizer_VA.pkl final_model_VA.h5 tokenized_data_VA.csv 정확도 : 0.5077395722557013

'nouns', 'adjectives', 'verbs', 'exclamations' predict_review_ALL.ipynb stopwords_ALL.pkl tokenizer_ALL.pkl final_model_ALL.h5 tokenized_data_ALL.csv 정확도: 0.966268862806983

berf_classifier.ipynb 정확도 : 0.9682