AIFFELxSOCAR_MemoProject

해커톤 주제: 정비 메모 분석 및 프로세스 자동화
프로젝트명: 정비 메모를 활용한 자동완성 및 카테고리 분류 어플리케이션

프로젝트 요약

이 프로젝트는 모두의연구소 산하 교육기관 AIFFEL과 카셰어링 기업 SOCAR가 협력하여 진행한 해커톤에서 아이카센터 팀이 SOCAR로부터 제공받은 정비 메모 데이터를 활용하여 주어진 문제를 해결한 프로젝트입니다.

포스터

구성원 및 역할

최혜림
- 팀장
- MongoDB를 이용한 단어장 구성
- API 개발 및 배포
  - 웹 크롤링 모듈 구현
  - 단어 자동완성 모듈 구현
    - 크롤링 + LRNounsStructure
- Flask를 이용한 웹 개발 및 배포
- GCP 웹 서버 및 API 서버 구성
윤세휘
- 데이터 전처리
- 명사추출
- 카테고리 재정의
- 카테고리 분류 모델
- 데이터 불균형 해소 (마르코프 체인)
- 웹 서버 기본 세팅
안형준
- 카테고리 재정의 아이디어 및 구현
- SPM으로 정비 용어 필터링 & 문장 분리
- 요약된 문장 군집화 아이디어 및 구현
- 신규 라벨 재정의
- 카테고리 분류 모듈 구현
신관수
- 데이터 전처리(문장 정제)
- 단어 임베딩 후 유사도 테스트
- 문장 토크나이저 개발 및 명사 추출
- 키워드 사전 구축
- 카테고리 분류 모델(Transformer, BERT) 구성
김영협
- 웹 개발 및 디자인 구성
- 자동완성 기능 탐색
- 카테고리 분류 모델(BERT) 구성

Project milestone

사용한 기술 스택

Python
Pytorch, Tensorflow
Goole Colab, Jupyter Notebook
Google Cloud Platform
Git
Flask, Bootstrap
RestAPI, MongoDB

프로젝트 세부 동작

크롤링을 통한 Tokenizing and Extracting nouns

구글 크롤링을 통해 여러 단어가 조합된 조합어를 토큰화 및 명사 추출한다.

1. 셀레니움 객체를 생성해서 크롤링된 문장등을 가져온다.

크롤링된 제목, 내용을 크롤링

searcher = GoogleSearcher()
searcher.search('도어밸트끼임수리')

# (['안전벨트가 풀리지 않습니다. 어떻게 해야 하나요? DIY 안전 ...',
#   '11 okt. 2019 — 짧은 Phillips 드라이버를 사용하여 중간 도어 기둥의 바닥판에 있는 나사 4개를 풉니다. 그런 다음 덮개를 살짝 위로 살짝 당겨 제거합니다. 수리의 다음\xa0...',
#   '다양한 수리 솔루션! 관성 벨트 오작동의 주요 원인',
#   '29 sep. 2019 — 그러나 자가 수리 안전 벨트는 가계 예산에서 상당한 돈을 절약하는 데 도움이 될 것 ... 도어 필러 (중간)의 하단 트림에서 4 개의 볼트가 풀립니다.',
#   ....
#   "'도어 결함'기아 카니발 등 30개 차종 29만대 리콜 - 카가이",
#   '24 mei 2018 — ... 가 제작·판매한 카니발(YP) 22만4615대는 파워 슬라이딩 도어 내 끼임 방지 ... 해당차량은 24일부터 기아차 서비스센터에서 무상 수리를 받을 수\xa0...'],
#  '도어 벨트 끼임 수리')

하이트라이트로 강조되어 검색된 내용만 크롤링

searcher.search('도어밸트끼임수리')

# ['도어', '수리', '수리', '벨트', '도어', '벨트', '도어', '끼임', '수리', '도어', '끼임', '수리', '도어', '벨트', '도어', '수리', '도어', '수리']

2. 크롤링된 결과와 n-gram, 자모 유사도를 바탕으로 조합을 만든다.

s = '정지에서출발할때떨림발생건'
searcher = GoogleSearcher()
create_continuous_likely_dict(searcher, s)

# 정지에서출발할때떨림발생건
# {0: [('정지', 6)],
#  2: [('에', 6), ('에서', 6)],
#  4: [('출발', 8)],
#  6: [('할', 4), ('할때', 1)],
#  7: [('때', 4)],
#  8: [('떨림', 5)],
#  10: [('발생건', 0)]}

3. 실제 토큰화가 가능한 모든 조합을 생성한다.

tokenize_all_case(searcher, '정지에서출발할때떨림발생건')

# [('정지', '에서', '출발', '할', '때', '떨림', '발생건'),
#  ('정지', '에서', '출발', '할때', '떨림', '발생건')]


extract_nouns(google_searcher, '거제시외버스터미널')

# [('거제', '시외', '버스', '터미널'),
#  ('거제', '시외', '버스터미널'),
#  ('거제', '시외버스', '터미널'),
#  ('거제', '시외버스터미널'),
#  ('거제시외버스터미널')]

4. 동사,접속사,부사,조사,어미 등을 제거하여 명사만 추출한다.

extract_nouns(searcher, '정지에서출발할때떨림발생건')

# 정지, 출발, 때, 발생건

Category Extraction & Recategorization

0. Preprocess & Separate Sentences

전처리 후 [SEP] token을 사용하여 문장을 의미 단위로 분리한다.

1. Tokenize with SentencePiece

전문용어를 잘 분절하는 SentencePiece를 사용한다. Corpus에 의존적이므로 일반적인 한국어 Corpus와 다른 분포를 가져도 subword 분절이 잘 이루어진다.

# SentencePiece Model 학습
spm_train('preprocessed.txt', 'labeling', MAX_VOCAB_SIZE)

sp_0 = spm.SentencePieceProcessor()
vocab_file = spm_path + '/labeling.model'
sp_0.load(vocab_file)

2. Extract summarized sentences

# 단일 스트링에 대한 결과
s = '신규 충전카드 비치하였고 배터리 오프[SEP] 점프 완료'
labeling(s)

# ['신규 충전카드 비치  배터리 오프', '점프 완료']

Tokenization 결과 점수가 높고, 두 글자 이상인 의미있는 token으로 문장을 요약한다.

# DataFrame에 적용
data, cnt, label_list, label_set = label_and_count(data)
len(label_set)

# 9597개의 서로 다른 요약문을 얻었다

3. Tokenize(split) & Detokenize(join) summarized results

띄어쓰기에 대해 강건하게 만들기 위해 웹 크롤링을 통해 띄어쓰기를 수행한다.

띄어쓰기 된 어절을 붙였을 때, 그 결과가 키워드 사전에 존재한다면, 두 어절을 붙인다.

이 과정은 군집화 성능을 높인다.

data['tokenized_summary']= data['labeled'].apply(tokenize_sentences)
data

tokenize_sentences('주유카드 비치완료')
# ['주유 카드 비치완료']

data['tokenized_summary'] = data['tokenized_summary'].map(lambda x: detokenize_setences(x, nouns))

detokenize_setences(['현장 방문 오작동 발견', '네비게이션 정상 작동 확인'], nouns)
# ['현장방문 오작동 발견', '네비게이션 정상작동확인']

4. Clustering

의미가 유사한 요약문을 묶어 재분류 카테고리로 사용할 수 있는 핵심 label을 추출하고, 출현 빈도를 기준으로 필터링한다. 핵심 label 중 의미가 너무 포괄적이거나 불필요한 경우는 핵심 label이 될 수 없도록 한다.

# 과정 3을 거친 서로 다른 요약문의 개수
len(freq_tk)
# 8942

# 의미상 핵심 label이 될 수 있는 서로 다른 요약문의 개수
len(freq_tk_ls)
# 8231

new_category = {}
temp = dict(group_duplicated_word_tk(set(freq_tk_ls)))
[print(key,':',value) for key,  value in temp.items()]
for k, v in temp.items():
    if v:
        new_category[v[0][0]] = [x[0] for x in v]

# 합계 출현 횟수 20을 기준으로
# 핵심 label 885가지 중 238가지가 카테고리로 선택되었다.

# 신규 카테고리 출력
print(new_cateory.keys())
# dict.keys(['CSA', '전우 타이어교환', '메모리카드', '하이패스카드', '에어컨필터', ...])

5. Recategorize with new category

신규 카테고리를 적용한다.

get_category: 요약문이 신규 카테고리를 포함하면 해당 label을 적용한다.

rm_duplicate_v2: 중복되는 label을 제거한다.

data['new_inspect_type'] = data['tokenized_summary'].apply(get_category)

data['new_inspect_type'] = data['new_inspect_type'].apply(rm_duplicate_v2)

get_category(['후 디스크교환'])
# [['디스크', '디스크교환']]

rm_duplicate_v2([['디스크', '디스크교환']])
# [['디스크교환']]