DLthon 프로젝트 5팀 [조아요]

프로젝트 설명

2021 인공지능 그랜드 챌린지 대회를 위한 TUNiB에서 자체적으로 제작한 데이터 셋을 활용하여 "대화의 셩격을 위협 세부 클래스 4개 또는 일반 대화 중 하나로 예측하는 과제"를 진행

데이터 설명

• 학습 데이터는 '협박', '갈취', '직장 내 괴롭힘', '기타 괴롭힘' 등 4개 클래스 각 약 1천 개로 구성
• 테스트 데이터는 '협박', '갈취', '직장 내 괴롭힘', '기타 괴롭힘', '일반 대화' 등 5개 클래스 각 1백여 개로 구성. Index와 Conversation만 제공

평가 지표

모델이 분류한 결과와 정답 간의 f1 score로 측정

• $F1 Score = 2 * {recall * precision \over recall + precision}$

파일 설명

• EDA_DAta.ipynb EDA 설명 / 전처리 설명
• Model_ckeck.ipynb 모델 선택 설명
• Train.ipynb 모델 학습 설명

EDA

데이터별 워드클라우드

클래스 분포

데이터 전처리

모델 선택

모델 학습 [튜닝]

결과 분석

리더 보드

실험 Log