오픈챗 해시태그 예측을 위한 다중 레이블 분류 모델 개발하기
오픈챗 이름과 설명을 바탕으로 해시태그를 예측하는 다중 레이블 분류 모델 개발 과정을 소개했습니다. 또한 MMR과 임계치 조정으로 실시간 추천과 오프라인 태깅의 요구를 각각 맞췄습니다.
#ML#multi-label classification
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오픈챗 이름과 설명을 바탕으로 해시태그를 예측하는 다중 레이블 분류 모델 개발 과정을 소개했습니다. 또한 MMR과 임계치 조정으로 실시간 추천과 오프라인 태깅의 요구를 각각 맞췄습니다.
Multi-label 분류에서 Prec@k와 Rec@k를 높이는 최적 점수 순위의 차이를 설명했습니다.\n목표 지표에 따라 OVA·PAL 또는 정규화 reduction을 선택해야 함을 정리했습니다.