[음악]
레스토랑 리뷰 시스템은 다수 있지만
오늘은 우리가 제작할 새롭고 흥미로운 시스템에 대해 알아보고자 합니다
중요한 날에 일식집을 예약하고
싶다고 합시다
일식을 좋아해서 훌륭한 요리를 맛보고 싶습니다
하지만 제가 사는 시애틀에는 일식집이
상당히 많아서 별점 4개짜리 초밥집이
여러 개 있습니다
레스토랑을 고르는데
전체 별점뿐만 아니라
음식과 분위기도 고려한다고 하죠
특히 초밥이 어떤지
가장 신경 씁니다
초밥을 좋아하기 때문에 최고였으면 하는데 싱싱한 생선을 얹은
놀랍고 혁신적인 초밥을 원합니다
레스토랑에 대한 긍정적인 리뷰 중
휼륭한 시애틀 레스토랑의 샘플 리뷰는 다음과 같을 겁니다
주방장이 빚어내는 놀라운 예술작품을
바라보는 것은 아주 특별한 경험이었다
그런 면을 고려한다면 아주 긍정적인 경험이죠
리뷰는 다음과 같을 수도 있습니다 아내가 라멘을 먹어봤는데
딱히 특별한 건 없었다
라멘이 그다지 좋지 않았다는 뜻이죠
리뷰가 다음과 같이 이어집니다
초밥은 아주 맛이 좋았다 시애틀 최고라고 할만하다
초밥은 정말 강추한다
이제 라멘은 관심사가 아닙니다
라멘을 먹으러 가는 게 아니니까요
이 사람이나 이 사람 아내가 라멘을 좋아하지 않았다는 사실은
중요하지 않습니다
중요한 건 기막힌 초밥에 대한 좋은 경험이죠
저한테 정확히 들어맞는 리뷰입니다
레스토랑 리뷰를 볼 때
레스토랑의 긍정적, 부정적인 측면을
이해하고 그 중 어떤 게 내 관심사에 속하는지 판단해야 합니다
이 모든 레스토랑 리뷰를 가져다
새로운 레스토랑 추천 시스템에 입력하면
경험이 좋았는지, 별점 4개인지 알려줍니다
라멘은 그저 그랬지만 알게 뭐랍니까?
제 관심사인 초밥이 별점 5개라는
사실뿐만 아니라 흥미로운 피드백도 들려주는데
시애틀 최고의 초밥이라고 할만하다는 점이죠
저라면 여기 갈 겁니다
이런 지능형 레스토랑 리뷰 시스템을 어떻게 만들까요?
우선 모든 리뷰를
문장 단위로 자릅니다
각 리뷰는 다수의 문장으로 구성되고
각 문장은 레스토랑을 각기 관점으로 다룹니다
예로 시애틀 최고의 초밥이라 할만하다는 문장을
감성 분류기에 집어넣습니다
감성 분류기는 이 문장이 긍정적인지
부정적인지 판별합니다
문장이 긍정적인지 부정적인지 알려주는
감성 분류기를 만들었습니다
이제 멋진 레스토랑 리뷰 사용자 경험을 어떻게 제공할까요?
모든 리뷰를 가져다
논한 바와 같이 문장 단위로 자른다음
관심사에 대한 문장만 골라냅니다
어떤 문장이 초밥에 관한 것이죠?
전부가 아니라 그 중 일부입니다
이 문장들을 감성 분류기에 집어넣어서
결과 평균을 봅니다
이 경우 모든 문장이 긍정적이니
초밥에 대해선 별점 5개짜리 레스토랑 리뷰입니다
그뿐만 아니라 초밥에 대한 문장에서
가장 긍정적인 문장을 찾습니다
예를 들어 시애틀 최고라 할만하다가
가장 긍정적이니 이걸 보여줍니다
가장 부정적인 문장을 보여줄 수도 있습니다
이 경우 초밥에 대해 부정적인 문장은 없죠
[음악]