• 용도

메시지 내용을 특정 기준에 따라 분류 (예: 감정(긍/부정, 희/노/애/락 등))

ANN을 이용하여 분류하는 과정에서, ANN 학습까지를 담당하는 함수

• 양식(Project Library)

Untitled

• Reference file: input file (tags_2gram.csv) 문장 분류 시 기준 단어로 쓰일 tag들 (첫 행은 컬럼명). 2gram은 두 개 단어가 공백 기준으로 나눠져 있다.

• Input file: 학습용 데이터로 정제한 텍스트와, 각각의 분류 정답을 명시한 CSV 파일

두 번째와 세 번째의 document, label 열이 반드시 필요하다. Document 컬럼은 불용어 처리, lemmatization, 형태소 분석을 이용한 표준화와 정규화를 거친 정제 텍스트이다. Label 컬럼에는 각 메시지가 어느 감정 카테고리에 속하는지 정답이 적혀있고, 위 파일은 긍정(1), 부정(0) 분류 예시이다.

• Output file: 두 개의 산출물(학습시킨 ANN 모델 가중치를 h5 확장자로 저장한 것)

output_value.h5: 예측치 모델

output_accuracy.h5: 예측력 모델

• Colab url link: https://colab.research.google.com/drive/1lcyZvhV3sVP071fAU6OrIuwHBNeJUS6Q#scrollTo=yNutut6vQ1kZ

• 백업용 py file

  MessageClassifier_2gram_Learning.py