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RE:Review - 감정분석을 활용한 리뷰 신뢰성 검증 프로그램

개요

무신사 플랫폼에서 별점은 상향평준화가 이루어져 소비자 입장에서 좋은 제품인지 아닌지 변별이 어렵습니다.
그래서 소비자에게 보다 도움이 되는 점수를 제공하자는 취지에서 해당 프로젝트를 진행하게 되었습니다.

설치 방법

개발 환경

• Svelte 4.2.7
• tailwindcss 3.4.3
• Daisyui 4.10.2
• FastAPI 0.110.3
• MySQL 8.3.0

사용 방법

Frontend

cd frontend
npm install
npm run dev

Backend

데이터베이스 사용을 위해 MySQL 실행이 선행되어야 합니다. 그리고 sql_app/database.py에서 DB 로컬 서버 연동이 필요합니다.

cd backend
pip3 install
uvicorn main:app --reload

기능 설명

상품평 확인하기

• DB에 해당 상품에 대한 분석 정보가 존재하는 경우
  • 저장된 값 출력
• DB에 해당 상품 정보가 없는 경우
  1. 실시간 크롤링
  2. 자연어 처리 학습 모델 적용
  3. 산출된 값 출력

키워드 검색하기

• 키워드: 리뷰의 특정 단어 빈도를 기반으로 한 측정
• 새롭게 산출된 점수를 기준으로 내림차순 출력

상세 설명

서비스 아키텍처

데이터 수집

• BS4를 사용한 정적 크롤링
• Selenium을 활용한 동적 크롤링

자연어 처리 모델

• 데이터 전처리
  • Dataset Train : Test = 3 : 1
  • Labeling: 별점 3점을 기준으로 1(긍정), 0(부정) 부여
  • Mecab 라이브러리를 활용한 형태소 분석
• 분류 모델 학습
  • GRU 모델 활용 (konlpy 라이브러리 사용)
  • Embedding vector dimesion: 100
  • Hidden Unit: 128
  • Epoch: 15
  • 정확도: 0.92624