📈 퍼스트펭귄

Keyword Extraction task를 이용한 KOSPI 키워드 추출 및 KOSPI index 예측

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Table of Contents

0. Archive
1. Team
2. Process
3. Demo
4. Data
5. Model
6. How To Use

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0. Archive

📹 발표 영상
📄 발표 자료

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1. Team

Members

고우진_T4006	김상윤_T4036	현승엽_T4231

Contribution

Member	Contribution
고우진(PM)	논문 조사, Embedding model 구현 및 학습, Price prediction model 구현 및 학습
김상윤	데이터 구축 및 처리, Embedding model 구현 및 학습, Demo 제작, Batch serving 구축
현승엽	논문 조사, 데이터 EDA, 검색량 데이터 수집, Embedding model 구현 및 학습

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2. Process

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3. Data

Namuwiki Text : huggingface에 업로드되어 있는 덤프파일 이용

Seed keyword : 통계청 제공 경제키워드, 논문, 구글링을 통해 KOSPI와 연관성 높은 키워드 지정

네이버 검색량 : 네이버 Developers 데이터랩 API 이용하여 수집

KOSPI index : 야후 파이낸스에서 제공하는 KOSPI(코드 : ^KS11) - yfinance 라이브러리 활용하여 수집

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4. Model

For Text Embedding

KLUE RoBERTa large (Link)

RoBERTa 모델을 한국어 데이터(KLUE)를 이용해 pre-training한 언어 모델

KPF-BERT (Link)

한국언론진흥재단에서 구축한 20년치에 달하는 약 4천만 건의 뉴스기사 데이터를 이용해 학습한 모델

KB-ALBERT (Link)

구글의 ALBERT에 경제/금융 도메인에 특화된 대량의 한국어 데이터를 학습시킨 모델

For Predicting KOSPI index

LSTM

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5. Demo

서비스 구조

🖥️ Web 예시(Streamlit)

6. How to Use

File Directory

├── codes
│   ├── corr_given_time.py
│   ├── get_anual.py
│   └── inference_price.py
├── dags
│   └── operator_dag.py
├── data
│   ├── 2016keyword.csv
│   ├── 2017keyword.csv
│   ├── 2018keyword.csv
│   ├── 2019keyword.csv
│   ├── 2020keyword.csv
│   ├── 2021keyword.csv
│   ├── 2022keyword.csv
│   ├── ensemble_tomorrow_price.txt
│   ├── final_candi_list.csv
│   ├── final_candi_search_volume.json
│   └── predict_past.csv
├── pages
│   ├── get_keywords.py
│   └── price_inference.py
├── .gitignore
├── README.md
├── main.py
└── requirements.txt

가상환경

# 가상환경 생성
python3 -m venv $ENV_NAME
# 가상환경 활성화
source $ENV_NAME/bin/activate
# 라이브러리 설치
pip3 install --upgrade pip
pip3 install -r requirements.txt
# 가상환경 종료
deactivate

Streamlit

streamlit run main.py

Airflow

# 절대경로로 기본 디렉토리 지정
export AIRFLOW_HOME=~/nlp02
# airflow DB 초기화 -> 기본 파일 생성
airflow db init
airflow users create --username admin --password 1234 --firstname boocam --lastname kim --role Admin --email [email protected]
airflow webserver --port 8080

# 스케줄러 실행
export AIRFLOW_HOME=~/nlp02
airflow scheduler

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