오픈챗 해시태그 예측을 위한 다중 레이블 분류 모델 개발하기

간단 소개

오픈챗 해시태그 예측을 위한 다중 레이블 분류 모델 개발 과정과 성능 향상 기법을 소개합니다.

AI Summary

오픈챗 해시태그 예측 모델 개발
- 오픈챗 이름과 설명글을 기반으로 해시태그를 예측하는 다중 레이블 분류 모델 개발
- 사용자에게 적절한 해시태그를 제시하여 오픈챗 생성을 돕고 검색 효율성을 향상시키는 것을 목표
모델링 및 학습 과정
- Hugging Face Transformers를 활용하여 모델 구현, 다중 언어 모델을 사용하여 여러 언어 처리
- 변형된 CCE 손실 함수를 사용하여 학습, MMR 기법을 도입하여 추천 결과의 다양성을 확보
- 정밀도와 재현율을 평가 지표로 사용, 정성 평가를 통해 최종 모델 결정
실시간 제안 및 오프라인 태깅
- 실시간 추론 시나리오에서 다양한 입력 시점에 따른 모델 개선, 데이터 증강을 통해 성능 향상
- 오프라인 태깅에서는 임계치 파라미터를 도입하여 신뢰도 높은 출력만 필터링, 광고 매칭 정확도 향상