---
# System prepended metadata

title: 11월 26일 피어세션
tags: [peer-session]

---

# 11월 26일 피어세션

###### tags: `peer-session`

하이 ㅎㅎ

하이??
해위~~~~
ㅎㅎ??
한진님 놈흐옙흐네용 준비 ㅎㅇㅌ!
https://youtu.be/w5y0YHoWBXk
ㅋㅋㅋㅋ감사합니다
#### 재형님 점심
점심 : 3분 카레 
저녁 : 닭강정
저녁 : 역전할머니생맥주 ㅎㅎ;

## 오늘 할 것
#### 멘토님이 말씀해주신 부분 정리


### 1. 데이터수집
#### DART 
    - 기업마다 사업보고서가 다를 수 있기 때문에 확인 필요


#### 뉴스
    - 다음 뉴스 크롤링 - 저작권 제한 없음(?), 다음 뉴스 API 찾아보기
    - 뉴스데이터(http://ling.snu.ac.kr/class/cl_under1801/FinalProject.htm)
    - API 호출 주기 정해야 함 + realtime 어떻게 설정할지



### 2. 데이터 전처리
#### DART
    - 개행\n 제거
    - 큰챕터, 작은 챕터분류
    - dictionary 형태로 배포
    

#### 뉴스
    - newspaper3k 라이브러리 사용하여 뉴스데이터 전처리
    - FnGuide 분류표 추천




### 2. 모델링
굳이 NER할 필요가 있나

1.a
    - 형태소 분석기로 고유명사 위주로 뽑기
    - 불용어 걸러내는 방법
    - 뉴스 제목에 핵심 단어가 포함되어 있기 때문에 추출 단어와 제목을 비교하여 유사도 측정
    
문장이 짧아야 유사도가 정확함

클러스터링
    - LDA 등으로 클러스터링 해두기(LDA 자체는 gensim 라이브러리 쓰면 되어서 쌉가능)
        - 미리 사업보고서 기반으로 분류해두고, NER 단어 등으로 기업 이름만 뽑아서 그 기업이 속해있는 주제의 기업들을 다 추천해주기
    - 딥러닝 STS
        - 만약 할꺼라면... 요약을 미리 해둬야 한다. STS는 경험 상 한두문장이어야 함. 그래서 요약을 미리 해두고 모델에 넣어야 한다. 
    

### 3. 검증
검증: 100개 200개 사람이 직접 만들고 비교해보자
- 검증데이터를 정하려면 라벨링을 하는 방식도 정해야 하는데 기준이 될만한 가이드?가 필요할 것 같다.

1. Deep Search에서 기업을 검색하면 나오는 뉴스와, 관련주를 결합하여 만들어보기(제안)
inference: 시간이 오래 걸리니 미리 해두고 결과만 반환해라


### 4. 서비스구현
NOSQL 몽고DB를 사용해봐라 (text가 많기 때문에 NoSQL이 더 적합함)
Django 보다는 Flask같은 쉬운 웹백엔드를 사용해보는 걸 추천 (모델링이 중요하다.)

#### 데이터 수집현황 
- 다아트으
    - 자동화 코드 구현 완료
```py
구조
[
  {
    "기업 이름": str,
    "기업 코드":str,
    "수정 일자": str,
    "주식 코드": str,
    "contents": {
      "큰 챕터1" : {
        "작은 챕터1" : str,
        "작은 챕터2" : str,
        ...
      },
      "큰 챕터2" :{
        ...
      }
    }
  
  }
]
```


    - 허깅페이스에 넣을 데이터셋 인터페이스에 대해 고민 중


#### 경량화 대회현황(진행사항)

- 각자 생각한 방향으로 한 번은 제출해보기! (다음 주 월요일까지)


#### 경량화 강의(주말까지)
