Naver Boostcamp AI tech 3rd final project
👉 왜 안되는지 탐구해 나가며 문제를 해결합니다.
강나경 | 김산 | 김현지 | 정민지 | 최지연 |
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강나경
: streamlit (유저 피드백) 개발, query 속성 고도화, 발표김산
: 데이터 수집, 쿼리 테스트 및 추가, 응원김현지
: streamlit, fastapi, 발표 자료 제작정민지
: CLIP 모델링, streamlit 프로토타입 개발, 프로젝트 문제 정의최지연
: 음식 번역, query expansion공통
: 데이터 수집, query 분류체계 수립
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개발 배경
- 2019년에는 약 32%의 사용자가 “중식”과 같은 상위 메뉴를 주문하였으나, 2020년에는 상위 메뉴를 주문하는 경우가 27.4%로 줄어들어 단순히 “중식”을 검색하기 보다, “짜장면”, “마라탕”과 같이 구체적인 메뉴를 주문하는 경향이 늘어난 것을 확인 (배민트렌드 2021 25쪽 배달 앱 내 소비자의 다양한 메뉴 주문 경향)
- 이러한 사용자 패턴을 기반으로 소비자들이 “다양한 메뉴 추천을 잘 하는 서비스”를 필요로 하지 않을까라고 생각하여 “나의 취향에 맞는 다양한 음식 메뉴를 추천하는 서비스”를 제안
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주요 기능
- 사용자가 입력/선택한 query를 만족하는 음식 메뉴를 제안
- Input: 사용자 입력 문장 또는 선택 단어
e.g. 바삭바삭하고 매콤한 음식 먹고 싶어
e.g. "바삭한", "매콤한"
- Output: 요구조건을 만족하는 음식 메뉴
e.g. 김치전
- 이미지 데이터 총 221종
- CLIP을 활용한 text-image retrieval
- Query expansion
- WordNet
- [OS] Linux version 4.4.0-59-generic
- [CPU / GPU] Intel(R) Xeon(R) Gold 5220 CPU @ 2.20GHz / Tesla V100-SXM2-32GB
- [Collaboration Tool] Git-hub / Slack / Notion
- [IDE] VSCode / PyCharm / Jupyter lab
├── README.md
├── .gitignore
└── data
│ ├── dataset_v2
│ │ ├── eastern
│ │ ├── korean
│ │ └── western
│ ├── contry_data_path.json
│ ├── food_properties.json
│ ├── food_trans.csv
│ ├── query_list.json
│ └── to_english.json
└── src
├── _app.py
├── main.py
└── utils.py
python3 main.py
streamlit run _app.py --server.port=30002