이번 네이버 AI 해커톤 2018은 네이버의 클라우드 머신러닝 플랫폼인 NSML과 함께 합니다.
보고 싶고 알고 싶은 영화의 모든 것! 네이버 영화 평점을 예측해 보세요!
네이버 영화는 영화 정보, 영화 평, 영화 인물 정보를 한 눈에 볼 수 있고, 영화 예매까지 한꺼번에 할 수 있어서 많은 분들이 좋아하는 서비스입니다. 특히 네이버 영화 평점은 개봉 전 영화에 대한 기대평이나 개봉작에 대한 관람 후 평가를 등록하는 기능입니다. 140자 평과 함께 평점을 등록할 수 있어 영화를 좋아하는 많은 사람이 참고하는 정보가 되고 있습니다.
영화와 처음 만나는 곳! 네이버 영화는 어떻게 하면 더 신뢰할 수 있는 평점을 제공할 수 있을까 항상 고민하고 있습니다. 어떠한 영화 평을 작성했을 때 그 영화 평에 가장 합당한 평점을 예측할 수 있다면 더 객관적이고 신뢰할 수 있는 평점이 되지 않을까요?
여러분은 이를 위해 기존 영화 평과 평점을 학습해, 주어진 영화 평에 가장 알맞는 평점이 몇 점인지 예측하는 모델을 개발해야 합니다.
| 영화 평 | 평점 |
|---|---|
| 영화를 이루는 모든 요소가 완전하다 | 10 |
| 너무 흥미롭고 단 한순간도 지루할틈이 없었다 | 9 |
| 이해는 하나 공감은 할 수 없는 영화 | 7 |
| 진짜 이 영화 무슨 내용인지 모르겠네 | 2 |
Character Level Embedding + Bi-directional LSTM + multi-layer CNN + Fully connect layer
->Data is private but you can see details with our paper
Mse : 2.67 (2nd prize at final)
Yongwoo Cho(조용우)
Gyusu Han(한규수)
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