안녕하세요. ‘2020 국어 정보 처리 시스템 경진 대회’에 참가하게 된 42Seoul의 Team Gaepodong 입니다.
너무나 좋은 동료분들과 함께 프로젝트를 진행하였으나, 대회에는 아쉽게 탈락하게 되었습니다.😭
그럼에도 이렇게 대회 참여 후기를 작성할 수 있게 해주신 Polarbear님과,
이런 좋은 경험을 할 수 있게 해준 42Seoul에 다시금 감사함을 느끼면서
저희의 프로젝트를 공유해드리고자 합니다.
문화체육관광부와 국립국어원이 주최하는 ‘2020 국어 정보 처리 시스템 경진 대회’는
국립국어원이 구축한 말뭉치 자원의 활용도를 높이고 국어 정보를 처리하는 시스템의 개발 및 수준을 높이기 위한 대회로,
작년에 정부주도의 차세대 정보처리 연구사업(이하 차세정) 2019에 연구원으로서 참여했을 때
처음으로 받았던 과제이지만 당시에는 내 실력이 너무 부족했기 때문에
시도조차 할 수 없었다.
오랜만에 지도교수님을 뵈었을 때, 실력이 늘었으면 한 번 시도해보라는 말씀에 다시 과제를 잡게 되었다.
그런데 웬걸, 몇시간도 걸리지 않고 과제를 완료할 수 있었다.
Van-Thuy Phi라는 사람이 만든 프로젝트로
word2vec model을 json으로 converting한 후 웹페이지에 tree구조로 시각화하는 것이 과제였다.
내가 받은 과제에서는 english-cosine-skipgram으로 생성된 모델들이 전처리가 되지 않은 채 들어있었다.
안녕하세요.
네이버의 Papago NMT API를 이용하여 자동번역 카카오톡 챗봇을 구현해 보겠습니다.
카카오톡 OBT 신청
Goorm IDE, Flask, Python, Kakaotalk, Naver API
https://developers.naver.com/products/nmt/
우선 위 링크에 들어가서 오픈 API이용 신청을 클릭합니다.
안녕하세요.
어린이도 쉽게 만드는 인공지능, 구글의 Teachable Machine에서 추출한 모델을 가지고
goormide, keras, flask를 이용하여 API를 만들어서 카카오 챗봇과 연동시켜 보겠습니다.
개와 고양이를 분류하는 모델을 만들고
유저가 챗봇에서 개 사진을 보내면 “개”라는 텍스트를,
고양이 사진을 보내면 “고양이”라는 텍스트를 출력해 보겠습니다.
챗봇을 만들기 위해서는 사전에 카카오 i 오픈빌더에 오픈베타 신청을 하셔야 됩니다.
이미지를 직접 웹캠으로 추출해도 되지만, 편의를 위해 크롬의 확장 프로그램 ‘Image Downloader’를 이용하여
