1. 감정 인식 및 MBTI 분석 ChatBot 경북산업직업전문학교 "AI를 활용한 빅데이터 플랫폼 개발자과정"의 AI 학습 챗봇 프로젝트입니다. 머신 러닝을 통하여 문장 내 감정을 인식하고, MBTI별 사용 단어를 통계내어 MBTI 성향을 분석합니다. 네이버 톡톡을 지원합니다. 깃허브 GitHub - 909ma/ChatBot-The-Emotion-Recognition-and-MBTI-Analysis: 경북산업직업전문학교 "AI를 활용한 빅데이터 경북산업직업전문학교 "AI를 활용한 빅데이터 플랫폼 개발자과정"의 AI 학습 챗봇 프로젝트입니다. - GitHub - 909ma/ChatBot-The-Emotion-Recognition-and-MBTI-Analysis: 경북산업직업전문학교 "AI를 활용한 빅데이..

1. 구름IDE.py from flask import Flask, request, jsonify # , abort import json import urllib.request import json import requests from konlpy.tag import Komoran import random import os import tensorflow as tf import pandas as pd from tensorflow.keras.models import Model, load_model from tensorflow.keras import preprocessing from NaverAPIIDPW import * komoran = Komoran() def SearchingMBTI(nouns, Targ..

1. main.py import urllib.request import json import requests from konlpy.tag import Komoran import random import os import tensorflow as tf import pandas as pd from tensorflow.keras.models import Model, load_model from tensorflow.keras import preprocessing from NaverAPIIDPW import * komoran = Komoran() def SearchingMBTI(nouns, TargetMBTI, FileTitle): for item in nouns: # MBTI.csv 파일 읽기 mbti_data..

1. NaverAPIIDPW.py NaverClient_id = "1" NaverSecret = "2" NaverAuthKeyCode = "3" 네이버의 api 계정 정보를 담는 소스입니다. 2. 코드 세부 설명 네이버 개발자 센터 NAVER Developers 네이버 오픈 API들을 활용해 개발자들이 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있도록 API 가이드와 SDK를 제공합니다. 제공중인 오픈 API에는 네이버 로그인, 검색, 단축URL, 캡차를 비롯 기계번역, 음 developers.naver.com 위에 들어가서 네이버 API 신청을 합니다. 여기서 NaverClient_id, NaverSecret을 채우면 되며, NaverAuthKeyCode은 비워도 됩니다.

1. create_chatbot_model.py # 필요한 모듈 임포트 import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"] = "2" # CPU버전 import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow.keras import preprocessing from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import ( Input, Embedding, Dense, Dropout, Conv1D, GlobalMaxPool1D, concatenate, ) # 1 데이터 읽어 오기 train_file = "chatbot_data.csv" data = pd.re..

1. CorpusExtraction.py # 말뭉치 분석 및 명사 추출 패키지 로드 from konlpy.tag import Kkma # 함수 설정 kkma = Kkma() # 기타 패키지 로드 import pandas as pd import os import csv from collections import Counter # 글 내용이 없는 경우 nan이 리턴되는데 이를 방지해주는 함수 def isNaN(string): return string != string # entp, MBTI = "entp 진행이 안 됨" InputTitle = f"./MBTI Source/{MBTI}_source_txt.csv" OutputTitle = f"{MBTI}_weight.csv" # 작업 디렉토리 지정 os.chd..

1. Crawling_origin.r # 필요한 패키지 로드 library(rvest) library(stringr) library(tidyverse) library(dplyr) library(rvest) # 딜레이 시간 설정 times