키워드 클릭시

AI 시스템을 매핑하여 "클리어쉬"와 같은 특정 키워드와 관련된 기사를 자동으로 찾아 처리하는 것은 몇 가지 단계를 포함합니다. 아래는 프로세스에 대한 개요입니다:

데이터 수집:

검색할 기사, 뉴스 소스 또는 웹 사이트의 데이터 집합을 수집합니다. 이 데이터 집합은 다양한 소스에서 수집할 수 있으며 텍스트, HTML 또는 구조화된 데이터를 포함할 수 있습니다.
데이터 전처리:

일관성과 정확성을 확보하기 위해 데이터를 정리하고 전처리합니다. 텍스트 추출, 텍스트 정리, 데이터 변환 등의 작업이 포함될 수 있습니다.
자연어 처리(NLP):

NLP 기법을 활용하여 텍스트 내용을 처리하고 분석합니다. 분석할 텍스트를 준비하기 위해 토큰화, stop-word 제거, serping/lemmization 등의 기법이 있습니다.
키워드 검색:

처리된 텍스트 데이터 내에서 키워드 "클래시"의 발생을 검색하는 키워드 검색 메커니즘을 구현합니다. 이를 위해 정규 표현식, 텍스트 검색 라이브러리 또는 NLP 기반의 방법을 사용할 수 있습니다.
관련성 점수:

빈도, 문맥 또는 각 기사 내 키워드 "클래시"와 관련된 기타 요소를 기반으로 관련성 점수를 기사에 할당합니다. TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 또는 워드 임베딩과 같은 고급 기술을 사용하여 보다 정교한 점수를 얻을 수 있습니다.
내용 추출:

연관성 점수를 기준으로 연관성이 있다고 판단되거나 "클래시"라는 키워드가 포함된 기사의 연관성 부분을 추출합니다. 또한 기사 제목, 작성자, 발행일 등의 메타데이터도 추출할 수 있습니다.
저장 및 인덱싱:

관련 기사 및 메타데이터를 데이터베이스 또는 인덱스에 저장하여 검색 및 참조가 용이하도록 하고, 효율적인 데이터 검색을 위해 검색 엔진 또는 데이터베이스 인덱스 시스템을 구현합니다.
알림 시스템:

'클리어쉬' 관련 신규 기사가 발견되면 알림을 보낼 수 있는 알림 시스템을 구현하고, 이메일, 푸시 알림 등을 통해 알림을 보낼 수 있습니다.
사용자 인터페이스:

사용자가 "클리어싱"과 관련된 기사를 검색하고 검색 결과를 보고 개인화된 경고를 설정할 수 있는 사용자 인터페이스 또는 대시보드를 개발합니다.
자동화 및 스케줄링:

AI 시스템이 정기적으로 새로운 기사를 검색하고 키워드 기반의 분석을 수행할 수 있도록 일정을 조정하고 자동화를 통해 시스템을 최신 상태로 유지할 수 있습니다.
품질 관리:

시스템의 정확도를 향상시키기 위한 피드백 메커니즘과 결과에 대한 수동 검토를 포함할 수 있는 품질 관리 메커니즘을 구현합니다.
피드백 루프:

시간이 지남에 따라 인공지능 모델의 성능을 개선하는 데 사용할 수 있는 기사 관련성에 대한 피드백을 사용자가 제공할 수 있도록 합니다.
확장성:

늘어나는 기사와 사용자를 수용할 수 있도록 시스템을 확장할 수 있도록 합니다.
보안 및 개인 정보 보호:

데이터를 보호하고 데이터 개인 정보 보호 규정을 준수하도록 보안 조치를 구현합니다.