주제
감정 분석 기반 응답 챗봇
프로젝트 개요
한국인은 정신 건강 문제를 많이 안고 있으나, 전문가와 상담하는 건수는 매우 낮은 현상을 보인다. 사람과 직접적인 대화가 아닌 챗봇 서비스를 통한 대화를 통해 심리적 문제의 토로에 대한 접근성을 높일 수 있을 것이다. 우울증 등 부정적인 감정을 감성 대화 서비스를 통해 완화시키고, 궁극적으로 우울증 예방과 심리적 안정, 행복 증진을 가져올 것으로 기대된다.
특히 UXUI 졸작으로 진행했던 '우울증 자가치유 어플리케이션 디자인'에 넣고 싶었던 챗봇 기능이라서, 내가 직접 구현할 수 있을지 기대됨.
사용 데이터
- train : 51,630, test : 6,640
- 컬럼 : 연령그룹, 성별, 상황 키워드, 감정 대분류(6)/소분류, 문장(발화자-시스템 간 번갈아 대화하는 형식)
- 감정 대분류 6가지와 문장만 사용
진행 방법
- Python을 통한 감정 분류 모델링
- input 값에 따른 답변을 인출하는 rule-based 챗봇 제작
으로 진행하려 했으나,,, 6가지 감정 분류 점수가 높은 모델을 만드는게 쉽지 않음.
---> 변경
SBERT를 사용한 문장 생성 모델로 챗봇 제작
진행 과정
PRJ1_1 CNN,RNN,LSTM(실패)
PRJ1_2 Kobert(설치 오류)
PRJ1_3 진행방법 변경
PRJ1_4 BERT 챗봇
PRJ1_7 장고(Django) 챗봇 만들기
PRJ1_8 프로젝트 마무리
