딱히 올릴 데도 없고, 구글에 검색은 되는데 검색으로 유입이 전혀 없네요.
꽤 성능 잘 나오는데..ㅎㅎ
그냥 푸념 반으로 여기에라도 올려 봅니다.
영화평을 학습한 거라, 일반적이지는 못해요.
예를 들면,
"정우성이 살린 영화"
를 입력하면 '긍정적이다.'라고 뱉어주는 거죠.
"시간이 아깝지 않았다."
와 같은 은유(?)도 잘 잡아줘요.
https://rocky-wave-66630.herokuapp.com/
딱히 올릴 데도 없고, 구글에 검색은 되는데 검색으로 유입이 전혀 없네요.
꽤 성능 잘 나오는데..ㅎㅎ
그냥 푸념 반으로 여기에라도 올려 봅니다.
영화평을 학습한 거라, 일반적이지는 못해요.
예를 들면,
"정우성이 살린 영화"
를 입력하면 '긍정적이다.'라고 뱉어주는 거죠.
"시간이 아깝지 않았다."
와 같은 은유(?)도 잘 잡아줘요.
https://rocky-wave-66630.herokuapp.com/
테스트해보셨나요? 재미있으셨어요?^^
정말 공대느낌그자체네요
근데 이거 부정적이 높은 문장이있긴해요? 다 긍정적이네
정말로 코멘트의 의도를 잘 잡아주면 칭찬할라고했는데...
하지만 시도는 멋집니다
따봉이 0.993, 따따봉이 0.998 나오네요. 지렸습니다.
ㅇㅇ/ 학습된 코멘트에 긍정이 많긴 합니다. 내부테스트에서는 80% 정도 성능이 나오고 있습니다.^^
courage // 처음 두개는 부정으로 나와야 하는데, 데이터를 수집한 곳에서 그런 용어를 안 써서 그런 것이라 보여지네요. 이 부분은 많은 생각을 하게 만드는 것 같습니다. 사이트별 용어사용 특징이랄까요? ^^. 세번째 것은 긍정이 맞지 않나 싶어요. 평점으로 supervised learning 한 것이 맞습니다. 전공자이신가보네요.^^
ㅇㅁ // 목표는 말씀하신 것과 비슷합니다. 비꼬음도 처리가 가능해야 겠죠. 사용한 데이터는 하루밤 만에 수집한 6만 코멘트였는데, 버전2는 150만 정도를 학습 중에 있습니다. ㅎㅎ 비속어는 아직 힘들겠지만요..
색기리리퐁 // 음절별 분석을 하기 때문에 그런 현상이 나타날 수 있습니다. '따'보다 '따'뒤의 '따'가 더 긍정적이라고 생각하는것 같아요.
아이폰갤러그//보여지네->보이네 (이중 피동) [리듬 맞춤법 봇♬]
왜 안대요?
ㅇㅇ // 몰랐네요.. 감사합니다.
코세움 // 현재 접속 가능합니다.. 일부 분석기가 모르는 문장은 분석 결과가 나타나지 않는 현상이 있어요. ㅎㅎ 오류메세지라도 띄워야 겠네요.^^;;;;