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Capstone Design (TEAM ChattingHaeJo)

USE

  • Python
  • Django
  • Seq2Seq (User의 Question Text에 대한 Answer 학습)
  • DB : mysql
  • etc
주차 내용
1M/2W 추진 계획, 자연어 처리 학습 (NLP 개념, 개발 프로세스, 오픈소스) + 형태소 분석 학습 (KoalaNLP)
1M/3W 구문 분석 (개념, 실습) 학습, 개체명 인식 (개념, 실습) 학습
2M/1W 챗봇 개요 (챗봇 개념, 대화 방식), 챗봇 방식 (규칙 기반, 머신러닝 기반, Open Domain, Close Domain)
2M/4W 처리할 항목 (규칙 기반, 머신러닝 기반, Entity, 시나리오), 구현 방식 (웹 vs.앱, 자연어 처리)
3M/2W 요구사항, 챗봇에 필요한 것
3M/4W 샘물과의 연동 여부, 시나리오
4M/2W Django를 이용한 규칙 기반 채팅 및 화면 구성
5M/2W 웹 크롤링 (교수 정보 및 학과 정보), TODO: 자연어 처리 + 머신러닝 (오타 처리)
5M/4W 데이터베이스 연결(ORM, 학과 사무실 & 학사 일정), 자연어 처리(평문에서 필요한 데이터 추출, 의도 파악), 오타 처리 (오타 처리 + 띄어쓰기)
6M/1W Seq2Seq + Rule-based(Load Database), 학식 기능, TODO : 길찾기 기능
16 TODO : 일상적인 대화 학습, 구어체 느낌의 Output으로 변경