📌 [KHUDA 5th] NLP 트랙 심화 프로젝트

⭐️ 경희대학교 데이터분석/AI 동아리 쿠다 5기에서 진행하는 NLP 심화트랙 프로젝트 저장소입니다.

🔎 [What We DO] 저희는 이런 걸 합니다!

자연어처리 모델 구축

각 파트별(자연어처리 모델, 대화 챗봇 구현, 프론트, 백엔드, UI/UX 구현까지의 과정을 담고 있습니다.

대화형 챗봇 모델

자연어처리 모델을 탑재한 '챗봇'이 사람-사람 사이에서 발생한 여러 문제들에 대해 구체적이고 분명한 솔루션을 제공합니다.

데이터셋 스니펫

AI-Hub 및 기타 다양한 플랫폼에서 데이터셋을 참고해 해당 모델을 구축했으며, 모든 구현 과정에 대한 참고 자료와 저작권, 출처를 명시하였습니다. 해당 자료를 참고하여 지속적으로 모델을 구체화하고, 디벨롭하고자 합니다.

🌱 [Ground Rule] 규칙!

1. '각 파트별 레포지토리를 생성하고, 로컬 환경에서 개발한 내용을 깃헙에서 관리합니다.
2. 개발 시 각 내용에 대한 Issue를 생성하고, 한주의 작업은 feature/#이슈번호의 이름으로 판 Branch에서 작업합니다.
3. 로컬 환경에서 완료된 개발 과정을 Commit-Push합니다.
4. 위 과정이 모두 완료되면 PR(Pull Request)을 요청하고, 팀원들 간 Code Review를 진행합니다.
5. 코드 리뷰 후 최종 Main branch에 Merge합니다.

🙌 [Git Commit, Issue, PR Message Convention]

Commit Type

[태그]: [()] [커밋 메시지]

• 예시: ♻️ refactor : koBert 모델 파라미터 수정

이모지와 태그별 사용 경우

이모지	태그	사용 경우
✨	feat	새로운 기능, 코드 추가
♻️	refactor	기존 코드 리팩토링 (성능 개선)
🚚	rename	파일, 폴더명 수정 혹은 이동
✏️	comment	주석 추가 혹은 오타 수정 (코드 내용의 변경은 없는 경우)
📝	docs	README 수정

Issue labeling 방법

[태그] kobert 모델 파라미터 수정입니다.

• 예시: [refactor] kobert 모델 파라미터 수정.

Pull Request 방법

[날짜] kobert 모델 파라미터 수정 완료.

• 예시: [refactor] kobert 모델 파라미터 수정 완료.