Hash tag generate with bert model

음성데이터와 이미지 데이터로부터 해시태그를 뽑아내는 프로젝트입니다.

언어 모델로 다국어 Bert를 사용 다양한 모델들이 존재하였지만 성능이 제일 우수하여 이를 선택하였습니다.

음성부분의 데이터와 이미지로부터온 데이터의 유사도를 word2vec으로 계산하여 유사도가 가장 높은 순위를 뽑았습니다.

실행 영상

Archive contents

wanso/
├── pickle_data/
│   ├── common_tag.pickle
│   ├── dic.pickle
│   ├── hash_table.pickle
│   └── img_table.pickle
├── weights/
│   └── classification_model.pt
├── ko.bin
├── adot_clf_model.py
├── adot_tag_generate.py
└── adot_tag_run.py

설치 파일

requirements.txt

• 필요한 라이브러리 설치

!pip install -r requirements.txt

Word2Vec 설치

!gdown https://drive.google.com/file/d/1-0FZyuS9gt1Avb8vY_VtCsksVL_JMTUv/view?usp=share_link

gz 파일 압축해제

!gzip -d ko.bin

모델 weights 다운로드 weights folder에 넣어줘야한다.

!wget https://drive.google.com/file/d/1-XnfaC5az-1pVzixhQZkMLnSgxz7cv0e/view?usp=sharing

실행 방법

python3 adot_tag_run.py