순천향대학교 빅데이터공학과 2020-2 캡스톤프로젝트1 결과물
인스타그램 게시물을 작성할 때, 어떤 해시태그를 달아야할지 고민되는 분들을 위한 알고리즘
좋아요를 많이 받을 수 있는 해시태그 추천 및 이미지에 어울리는 문구 추천
- 3개월간 수집한 7개 카테고리의 22개 해시태그에 해당하는 약 400GB의 이미지와 캡션 데이터 사용
셀카 : 셀카 일상 : 일상, 소통, 데일리 패션 : 패션, 남친룩, 여친룩 음식 : 음식, 먹스타그램, 카페, 맛집 여행 : 여행, 하늘, 바다, 산 연애 : 연애, 커플사진, 커플사진관 애완동물 : 애완동물, 댕댕, 냥냥
- 모델 구조: CNN + DNN
- Train Accuracy: 71%, Validation Accuracy: 53%
- 모델 구조
- CNN + 감정 태깅 + RNN
- CNN + seq2seq
- Stacked Autoencoder + (LSTM / Seq2Seq / GAN)
- 데이터의 특성에 맞는 모델을 선택하지 못하여 실패
Ubuntu 16.04 LTS
Python 3.7
Flask 1.1.2
Tensorflow 2.3.1
konlpy 0.5.2
nltk 3.5
Pillow 7.2.0
KNU 한국어 감성사전
- 박규훤: [FrontEnd/ML&DL Engineering] [email protected]
- 김아경: [ML&DL Engineering] [email protected]
- 서민지: [ML&DL Engineering] [email protected]