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Dailyweek 박찬희김의현정동구
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- 2. CONTENTS NAVER FINAL PROJECT 정동구 ∙ 박찬희∙ 김의현 Ⅰ. 팀원 소개 Ⅱ. 기획 의도 Ⅲ. 구현 기능 및 시연 Ⅳ. Q&A
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- 10. 기획 의도팀원 소개DAILY WEEK NAVER FINAL PROJECT 정동구 ∙ 박찬희∙ 김의현 12% 15% 16% 13% 11% 9% 13% 11% 한글 감정 단어 행복감, 즐거움, 사랑 슬픔,회한,좌절 분노,미움,싫음 고통,두려움,불안,놀라움 신체부위의 고통스런 느낌 힘과 관련된 어휘 부끄러움,죄책감,의심 소외감 시연
- 11. 기획 의도팀원 소개DAILY WEEK NAVER FINAL PROJECT 정동구 ∙ 박찬희∙ 김의현 13% 87% 긍/부정 비율 긍정 부정 시연
- 12. 기획 의도팀원 소개DAILY WEEK NAVER FINAL PROJECT 정동구 ∙ 박찬희∙ 김의현 글 입력 형태소 분석 분석 형태소 = 감정 형태소분석된 형태소 배열 YES 긍/부정 판별 긍정 부정 수치 + 3 수치 – 1,-2,-3 배열의 크기만큼 반복 시연
- 13. 기획 의도팀원 소개DAILY WEEK NAVER FINAL PROJECT 정동구 ∙ 박찬희∙ 김의현 시연
- 14. DAILY WEEK Q&A
Notas do Editor
- 기분을 판단하는 기능 설명. 먼저 심리학회에 소개된 한글 감정단어 목록 253개를 비율로 보여줌.
- 긍정 부정 비율로 나뉘었을때 13 : 78 부정을 표현하는 단어가 더 많음. 연구결과에도 한글의 70%는 부정적인 감정을 표현하는 단어 So, 기분의 예상 수치를 긍정적인 단어 +3, 부정적인 단어 -1,-2,-3으로 분류
- 간단하게 설명. 글을 입력할 때, 대분류,세분류,소분류의 형태로 형태소 분석. 분석되 나오는 형태소는 배열에 저장하여 배열의 크기만큼 반복하여, 앞서 설명한 감정형태소와 비교하여, 단순한 형태소의 모양, 품사의 종류를 고려하여 매칭 후 미리 정제해 놓은 데이터의 수치값에 따라 예상의 수치의 값을 부여 음악 추천같은 경우. 음원 데이터베이스에 미리 감정 정도를 정제해놓고, SQL문으로 처리하는 것이라 알고리즘 설명 X
- 마이페이지 이동 모습 갤러리, 지도 위의 포스트, 노래 목록을 삭제하거나 들을 수 있는 부분 설명