• 기간 : 2023.9 ~ 2023.9
• 인력: 3명

👩‍🏫소개

AWS Comprehend 사용한 고객 리뷰 분석 및 DataOps, 모델 파이프라인 구축

• 필립모리스 수집한 고객 리뷰 데이터와 AWS Comprehend를 활용하여 감성 분석과 다중 라벨 분류 모델 구축 및 모델 성능에 대한 검증

작업 내용

모델 검증 (Python)

감성 분석 모델

• Comprehend 사용한 감성 분석 모델 성능 검증 하기 위해 일부 리뷰 데이터 (1000개)를 ChatGPT API 통하여 감성 라벨링
• 데이터 전처리 과정 없이 기본 모델 성능 정확도 66%
• 형태소 분석기와 오류 사전 구축인 데이터 전처리를 통해 모델 성능 72%로 향상됨

다중 분류 모델

• Comprehend 사용한 다중 분류 모델 성능 검증 하기 위해 일부 리뷰 데이터를 분리하여 훈련된 모델로 예측 진행 후 성능 확인
• 다중 분류 모델 정확도를 구하는데 SKlearn MultiLabelBinarizer를 활용하여 성능 평가함