감정 분류 API 서버 구축

[Jiwonii97]

😀 작업 내용

• 텍스트를 입력 받아 감정 분류를 진행한 결과를 반환하는 API 서버를 구축하고자 합니다.
• 이전에 학습시킨 모델을 서버에 올려 prediction 결과를 output으로 반환합니다.

🤔 추가 설명

• KoBERT 테스트 진행
  • 블로그를 참고하여 KoBert 코드로 테스트 진행
  • 학습 데이터는 AIhub의 감정 분류를 위한 대화 음성 데이터셋, 한국어 감정 정보가 포함된 단발성 대화 데이터셋 를 사용하여 학습을 진행하였습니다.
• 감정 데이터는 7개 감정(기쁨, 슬픔, 놀람, 분노, 공포, 혐오, 중립) 에 대해 라벨링을 진행하였습니다.

😂 고려사항

• 영어와 한글 모델의 차이를 확인하고 더 좋은 모델을 사용하여야 합니다.
• 어떤 경우라도 번역의 결과가 좋게 나와야 좋은 output이 나올것이라 생각됩니다.
• API 서버를 구축할때에 가능하면 서버리스로 작동할 수 있도록 만들 생각입니다.

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• 음악을 크게 4분할로 고려
  • 세게 약하게
  • 빠르게 느리게
• 이를 바탕으로 감정 재분류 계획
  • 기쁨, 슬픔, 놀람, 분노, 공포, 혐오, 중립
  • 세고 빠르게 : 놀람, 분노
  • 세고 느리게 : 공포
  • 약하고 느리게 : 슬픔, 중립
  • 약하고 빠르게 : 기쁨
• 혐오의 감정은 음악적으로 표현가능한지 우선 고려하고 제외 시킬 계획

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7/25 현재 작업은 우선 종료하고 기존 모델을 우선 넣는 것을 진행하기로 한다. 테스트 진행한 결과 모델 저장/로드/output 출력까지 확인 완료

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https://velog.io/@vector13/KoBERT%EB%A1%9C-%EB%8B%A4%EC%A4%91-%EB%B6%84%EB%A5%98-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EA%B8%B0-%EC%8B%A4%EC%8A%B5 https://github.com/monologg/KoBERT-nsmc/blob/master/trainer.py

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7/28

7가지 감정 분류 모델로 서빙 진행 이후 multi-label로 수정 예정