Textual-Emotion-Analysis-and-Image-Based-Emoticons-Recommendation-System

접근 방법

• 감정에 맞게 이모티콘을 추천해주는 것이므로 다중 분류모델로 학습
• 추분한 대화 데이터셋 확보가 어려워 사전 훈련이 된 모델(koBERT) 사용

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Datasets

✔ 1. 한국어 감정 정보가 포함된 단발성 대화 데이터셋

• (https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100)

✔ 2. 한국어 감정 정보가 포함된 연속적 대화 데이터셋

• (https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100)

✔ 3. 감성대화 말뭉치

• (https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100)

✔ 4. 온라인 구어체 말뭉치 데이터

• (https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=625)

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당시 Trouble Shooting

• 충분한 데이터셋 확보가 어려워 GPT API를 활용한 감정라벨링
• 기존의 데이터셋 일부를 label로 프롬프트를 준 후 다른 데이터셋을 해당 형식에 맞게 라벨링

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OUTPUT