SoDam 다이어리 KoBert, SBert, ChatGPT 모델 api 서버

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각 폴더에 사용법 상세히 적어뒀습니다.

프로젝트 간단 설명

• 사용자의 다이어리를 기록 및 분석.
• 챗봇을 활용하여 실시간 "공감"을 통해 부정적인 감정 케어.
• 잠재적 우울증 환자에게 솔루션 제공.

서버 설명

• 사용자의 “일상 데이터(input)”를 분석하여, “감정결과값(output)” 도출.
• 파이썬으로 작성된 마이크로 웹 프레임워크 중 하나로, Flask 프레임워크 사용.
• 한국어 자연어 처리 모델로, SKT의 KoBert 모델, ChatGPT 모델 사용.
• 문장 벡터를 얻는 방법으로 문장 임베딩 모델로, Sbert(Sentence BERT) 모델 사용.
  
  
  

감정분석 말뭉치(감정 60가지)와 송영숙 챗봇 데이터셋(중립 감정 1가지)을 활용하여
-> SKT의 KoBert NLP모델에 FineTunning 후,
-> 감정키워드 도출. 감정분석 말뭉치(감정 60가지 사용)
AIHub 감성대화 말뭉치 바로가기

송영숙 챗봇 데이터셋(중립 감정 1가지만 사용)

-> 송영숙 챗봇 데이터 깃허브 바로가기
-> 사진

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• Word Embedding 기술을 FineTunning 한 SBert 모델 사용하여, 사람문장과 입력문장의 embedding 값 획득
  -> 문장 간의 Embedding 값을 2가지 벡터로 하여 코사인 유사도 분석.
  -> 유사도가 0.9 이상일 경우, KoBert 모델 활용.
  -> 유사도가 0.9 미만일 경우, ChatGPT 모델 활용.
  
• node 서버에서 flask 서버에 input값을 전달하여 최종 결과값을 다시 node 서버에 넘겨주어, 마지막으로 프론트에게 데이터를 전달하는 방식입니다.