# 최종 프로젝트 회의

## 1. 유튜브 댓글로 유튜브한테 피드백을 주는 시스템 (필터링 용도)

- 영상 댓글을 분석해서 현재 영상에 대해 구독자들이 어떤 생각을 가지고 있는지 정리해서 채널 관계자에게 제공하는 시스템
- ex) "영상이 너무 짧은 것 같아요", "편집 스타일이 너무 조잡해요"와 같이 부정적/긍정적인 의견을 판단해서 요약
- "감정 판독(?) + 문단 요약"과 유사한 방법으로 학습할 수 있을 것이라 판단.

## 2. 법원 판결문 데이터를 이용해서 형량 예측
- 판결문을 읽을 때에 필요한 법적 배경지식(도메인)이 한계점으로 작용할 것으로 예상

## 3. 편지 데이터 읽고 같은 폰트/말투로 편지 대필해주기

- 3번 idea 5번 idea 합칠 수 있을 거 같다.
- 교수님한테 메일 보낼 때 양식같은 거 중요시하는 교수님들 계시는데, 그에 맞춰 메일 수정해주는 서비스
- 데이터 셋을 구하는 데에 어려울 것으로 예상.

## 4. 컴퓨터 견적 맞춰주는 모델
- 사용자가 견적을 맞추기 위해 사용할 돈을 입력하면 거기에 맞게 최적화 된 부품을 추천하는 시스템
- 데이터는 다나와, 퀘이사존, 쿨앤조이에서 뽑으면 되지 않을까?
- 부품을 저장할 때 많은 정보를 같이 저장해야 하는데, 부품에 대한 데이터 셋을 만드는 것이 어려울 것 같다.
- 가령, 소비자가 어떤 조건을 원하는지 모르기 때문에 하나의 `"모니터"`에는 `"브랜드", "크기", "화소", "A/S 유무", "가격", "호환방식", "생산 년도"` 등이 저장되어야 하는데, 이 데이터를 어떻게 수집할 것인지..?

## 5. 공손함 검사기

## 6. 수능 영어 문제 풀이
- 수능 영어 지문과 5개의 답안 목록을 주면, 그 중에서 정답으로 가장 적절한 답을 선택해주는 서비스
- 답을 생성하기 보다는, 5개의 답안을 전부 대입해봐서 그 중 가장 적절한 답을 출력
- 수능 문제가 다양한 Task로 구성되어있기 때문에, 이 task를 전부 처리할 수 있는 generic한 모델을 만들거나, 풀 수 있을 것 같은 일부 문제만 취사 선택하여 푸는 것으로 타협할 수 있을 것 같음.

## 7. 욕설 필터
- 기존의 필터는 가령 `"시발"`이라는 단어는 잘 필터링 해주지만, `"시발점"`과 같이 욕설이 아닌 경우에도 필터링을 하거나, `"^ㅣ발"`, `"시12발"`과 같이 변형한 문장은 잘 필터링해주지 못하는데, 이를 극복하기 위한 서비스

## 8.주가 예측 모델