다양한 데이터 타입에 대한 스팸 필터링 기능과 시각화된 플랫폼 제공
SVM, NB 기법을 사용해 텍스트, 이미지, 그리고 음성 데이터를 스팸 필터링 한 후, 시각화된 그래프와 하이라이트를 통해 사용자에게 결과를 제공합니다.
HashTags 💫
#스팸 #스팸필터링 #SVM #NB #텍스트 #이미지 #실시간음성| 이름 | 이메일 | 역할 |
|---|---|---|
| 천영채 | [email protected] | Google STT를 이용한 음성데이터 변환, Clova OCR을 이용한 이미지 데이터 변환, Flask 서버 개발 |
| 박혜경 | [email protected] | 데이터 수집, SVM 모델, 이미지 캡션 생성 모델 |
| 이승현 | [email protected] | NB 모델, React 플랫폼 개발, Flask & React 연동 및 Refactoring |
| 공동 | 데이터 전처리 및 학습 공부, Google STT & Clova OCR 등 데이터 변환을 위한 기술 조사 및 공부 |
https://youtu.be/ZSiX3GsChDY?si=4Tinkjop-bkiN2Vv
1️⃣ 해당 깃허브 repo를 clone 받고, google STT API Key, NAVER CLOVA OCR API KEY를 발급 받습니다.
2️⃣ Terminal에서 graduate 폴더로 이동하고 npm install 명령어를 통해 React 실행을 위해 필요한 패키지를 다운받습니다.
3️⃣ Terminal에서 npm start 명령어를 통해 React를 실행합니다.
4️⃣ Terminal에서 spam-filtering-back 폴더로 이동하고 test.py 파일을 실행해 Flask를 실행합니다.
5️⃣ 이때 google STT를 사용하기 위해 가상환경을 통해 실행해야 합니다 ! (python 3.10 version, 추가 라이브러리들도 설치 필요)
6️⃣ 모든 준비가 끝났습니다 ! 👏
7️⃣ 텍스트, 이미지, 음성 중 테스트 하고 싶은 것을 골라 스팸인지 아닌지 확인해보세요 !
Thanks for Reading