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gina261/24th-project-mbti-prediction

 
 

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MBTI 예측 모델 & 유형별 대화

Process Record


Task 1

Goal

  • 랜덤하게 선별한 질문을 바탕으로 사용자의 답변을 받기 (multi-turn)
  • 답변들을 바탕으로 사용자의 MBTI 예측

Dataset

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Modeling

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  • bert 기반의 pretrained model을 fine-tuning하여 사용

Frontend & Backend

task1_완성  
├── code
│   ├── ???.json            - firebase에서 할당받은 개인 json 파일 필요 (참고: https://tre2man.tistory.com/196)
│   ├── utility.py          - real_main.py 실행에 필요, 실행할 필요는 없음 
│   ├── save_bert.py        - **첫번째 실행**, **한번만 실행하면 됨**, 시간 단축용, 필요한 pretrained 모델 미리 저장하기 
│   └── real_main.py        - **두번째 실행**, firebase real-time db에 저장된 답변을 바탕으로 예측된 mbti 결과 db에 다시 저장
│  
└── model                          
    └── best_model.pth      - 학습된 weight를 모델에 적용, 용량이 커서 안올립니다.
  • cd code로 code 파일 안에서 실행해야 함!

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Task2

Goal

  • 내가 대화하고 싶은 상대방의 MBTI를 입력하고 이에 맞는 답변을 출력하는 챗봇을 만들어보자.

Dataset

  • OpenAI API를 사용한 특정 MBTI Q&A 데이터셋 생성
model = "gpt-3.5-turbo"
query =  "You are a close friend who's MBTI is ENFP.You produce two sets of questions and answers, Both questions and answers must be in Korean, reflecting deep insight and thoughtful analysis inherent to ENFP personalities."
input =  "일상생활, 학교생활, 성격, 가치관, 취미, 시사, 스포츠, 상식, 인간관계 등과 관련된 여러 가지 주제로, 내가 질문하고 MBTI가 ENFP인 친구가 대답하는 대화의 예시를 생성해주세요. 반드시 한국어로 생성해야 합니다."

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Modeling

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Frontend & Backend

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About

24기 신입기수 프로젝트 — MBTI 예측 모델

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No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Jupyter Notebook 77.4%
  • Python 10.9%
  • Dart 4.4%
  • C++ 3.3%
  • CMake 2.8%
  • Ruby 0.4%
  • Other 0.8%