신입생 프로젝트의 일환으로 진행했던 감정분석 분류 모델을 구현하고 성능을 비교하는 프로젝트입니다. NLP 분야에서 기초가 되는 RNN, LSTM, Bi-LSTM, LSTM with Attention, CNN 4개의 모델을 직접 구현하고 성능 비교를 통해 각 모델에 대한 장단점을 분석하는 프로젝트입니다.
이 프로젝트는 딥러닝 라이브러리인 Pytorch에 대한 이해, 감정분석을 위한 NLP 기초, 모델에 대한 성능 평가 분석 능력 향상을 위해 기획되었던 프로젝트로 딥러닝 연구 입문에 큰 도움을 주었던 프로젝트였습니다. 뿐만아니라 모델에 대한 구현을 최적화하에 신경을 많이 썼었지만 현재는 감정분석 분류 모델 튜토리얼로서 사용이 되어지는 것으로 보입니다. (뜸뜸이 증가하는 Github star)
기간
- 2018년 7월 ~ 2018년 8월 (1개월)
개발환경
- Python 3.7
- Pytorch 0.3.1