선물하기 럭스 리뷰 카드 분류 모델 개발기 / if(kakaoAI)2024
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AI 핵심 요약
선물하기 럭스 홈에서 상품 정보만으로는 선물의 매력을 충분히 전달하기 어려워, 수신자 관계에 맞는 리뷰와 상품을 함께 보여주는 후기 카드 추천 구좌를 만들었다. 리뷰의 수신자를 11개 범주로 분류하기 위해 OpenAI API로 초기 학습 라벨을 생성하고, 클래스 균형과 메타데이터를 점검한 뒤 BERT 모델을 학습했으며, 후처리로 정밀도를 높였다. 리뷰는 길이·이모지·최신성·분류 신뢰도로, 상품은 판매 추이·수신자별 태그 비중·대표 리뷰 품질로 점수화하고, 임베딩을 활용해 추천 결과의 다양성도 확보했다. 범용 LLM의 역할을 작은 로컬 모델로 옮기고, 노출 리스크가 큰 추천에서는 정밀도와 후처리 기준을 함께 설계하는 것이 중요하다는 점을 보여줬다.
- 라벨링 비용을 줄이기 위해 OpenAI API로 초기 태그를 만들되, 클래스 불균형을 조정하고 메타데이터로 저품질 라벨을 걸러 학습 데이터의 순도를 높였다.
- 분류 결과를 모두 노출하는 것이 아니라 상위 리뷰만 쓰는 문제에서는 재현율보다 정밀도를 우선하는 기준이 적합할 수 있다.
- 리뷰 점수에는 길이·이모지·최신성·수신자 예측 신뢰도를 반영하고, 상품 점수에는 판매 추이와 수신자별 리뷰 태그 비중을 활용했다.
- 추천 후보를 점수순으로 고른 뒤 임베딩 거리가 먼 상품을 차례로 선택하면 품질을 유지하면서 결과의 다양성을 높일 수 있다.
소개
선물하기 럭스 리뷰 카드 추천 구좌에서, 리뷰 분류 자연어 모델 개발을 내재화한 이유와 과정을 소개합니다. #Data #AI #NLP #Categorization 카카오 커머스의 AI 엔지니어 Summer입니다. 발표자료 보기 👉 https://speakerdeck.com/kakao/ifkakao24-62 if(kakaoAI)2024에 대한 자세한 정보는 👉 https://if.kakao.com #카카오 #이프카카오 #개발자컨퍼런스 #AI #기술 #개발 #ifkakaoAI2024
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