News Sensitivity Analysis Django Web project

Description

금융 뉴스 감성 분석 웹 시각화 프로젝트

📜 서비스 내용

금융 뉴스를 크롤링해서 긍정/부정/중립으로 분류해 시각적으로 보여주는 서비스입니다.

핵심 기능

• 경제 분야 뉴스와 주식 종목 별 뉴스를 수집
• 금융 정보를 학습한 BERT 모델로 수집한 뉴스를 긍정, 부정, 중립으로 분류
• 긍정적인 뉴스와 부정적인 뉴스를 리스트로 제공
• 분류된 감성 비율 파이 차트로 시각화
• 분류된 뉴스들의 핵심 키워드를 워드 클라우드로 제공
• 기간 필터 설정 및 주식 종목별 검색 가능

🔨사용 기술

• Python, Django, PostgreSQL, PyTorch, BERT

🖥 개발 내용

1. 뉴스 수집

   수집에는 beautifulSoup 라이브러리를 사용했습니다. 수집 URL은 아래와 같습니다.

   주요 뉴스: https://finance.naver.com/news/mainnews.naver

   종목별 뉴스: https://finance.naver.com/news/news_search.naver

2. 감성 분류 모델

   감성 분류를 위해 BERT 모델을 사용했습니다.

   학습 데이터셋과 모델은 https://github.com/ukairia777/finance_sentiment_corpus 를 참고했습니다.

   뉴스 본문을 문장 단위로 나누어 분류를 진행 본문의 문장들에서 가장 많이 나온 감성을 라벨링합니다.

3. wordcloud 생성

   사용자가 기간을 설정해서 검색하면, 해당 기간 동안의 주요 키워드를 wordcloud로 보여줍니다.

   기간을 설정하지 않을 경우 최근 일주일 동안의 주요 키워드를 출력합니다.

4. Django framework

   MVT 패턴을 기반으로 Django와 BootStrap으로 웹을 구현했습니다.

   로그인/회원가입 기능, 기간 필터 기능, 종목 검색 기능을 사용할 수 있습니다.

   메인 페이지에는 긍정/부정 뉴스리스트, 파이차트, 워드클라우드를 보여줍니다.

👀 서비스 화면