해시태그 생성

LSTM Seq2Seq을 기본으로 한 해시태그 생성 모델

참고 링크 : LSTM을 이용한 chatbot

Guide

• training : python train.py --train 명령어를 통해 실행 가능. epoch 조정은 Config.py파일의 epoch 변수를 통해 가능합니다
• test : python train.py --test 명령어를 통해 가능
• 직접 트윗을 적어서 해보기 : training을 완료한 이후, tagger.py를 실행

Package Structure

• model.py : LSTM 모델
• train.py : 모델의 훈련 및 테스트를 위한 스크립트
• Config.py : hyperparameter를 조절하기 위한 파일
• twit.py : 트윗 데이터를 읽고 전처리하는 파일
• tagger.py : 훈련된 모델을 통해 직접 해시태그 추천을 실행해볼 수 있는 파일
• model,logs : 훈련된 모델 및 로그를 저장하는 폴더

Etc...

• repository를 다운받은 후, 트위터 데이터인 dataset.json파일을 파이썬 코드들과 동일한 폴더에 위치
• 현재는 트위터 전처리 과정을 반복하지 않기 위해, 한번 처리된 트윗 데이터는 data.pickle 이름으로 저장되고 이후 재사용됩니다. 데이터가 추가되거나 데이터를 바꿀 필요가 있는 경우 유의해야 합니다