온쉼표_감정기반 음악추천봇

온쉼표 챗봇 바로가기

정의

온쉼표는 음악의 한마디를 쉬는 온쉼표라는 단어에서 착안하여,
'온전히 쉰다' 라는 뜻을 담고 있는 가사 기반 음악 추천 서비스입니다.
사용자가 챗봇과 대화하면서 전달하는 감정 일기를 분석하여,
그 날 그 순간 사용자의 감정과 가장 적합한 가사를 가진 음악을 추천합니다.

기능

✔ 감정 일기로 노래 추천

사용자가 그 날의 감정과 감정 일기를 작성하면
분석하여 사용자의 감정과 어울리는 가사의 노래를 추천

✔ 간단한 감정 입력으로 노래 추천

감정 일기를 작성하지 않고, 사용자의 감정만 간단히 입력하여
감정에 어울리는 노래를 추천

✔ 일기 조회/삭제 기능

일기 조회 : 사용자가 원하는 날짜의 일기 조회 기능
일기 삭제 : 현재까지의 모든 일기 데이터 삭제 기능

✔ 온쉼표 차트

지난 한 달간 사용자가 가장 만족한 곡 3곡을 조회할 수 있는 기능

기술 스택

         

프로젝트 설명

1. 감성 사전

• Thayer가 제안한 모델을 일부 변형하여 재정의 후 감정어 분류
  

2. 음악 추천

• 작성된 코드를 이용하여 텍스트 감정 분석 후 음악 추천
  • 메인 감정과 일기 감정이 서로 ±1 카테고리 범위 내에 존재 or 일기 감정만 분석 가능
    ⇒ 일기감정 좌표에서 가장 가까운 음악 추천
  • 인접하지 않거나 메인 감정만 분석 가능
    ⇒ 메인 감정 카테고리와 같은 음악 랜덤 추천
  • 두 감정 모두 분석 불가능
    ⇒ 감정어가 5개 이하인 음악 랜덤 추천

3. 함수 소개

<main. py>

• chatDB(result) : 곡 추천 후 만족한 곡까지 DB에 저장하는 함수
• diarymusic() : 곡 추천 함수
• feedback() : 피드백까지 받게 되면 DB에 피드백과 열람 동의 여부를 저장하는 함수
• feelmusic() : 간단 곡 추천 함수
• diarysearch1() : 일기 월별 열람 함수
• diarysearch2() : 일기 일별 열람 함수
• diaryremove() : 일기 삭제 함수
• monthly() : 온쉼표 차트 함수, 지난 달 사용자들이 추천받은 뒤 선택한 만족한 곡 중 상위 3곡을 보여주는 함수

<mrp.py>

• emotionAnalysis(diary) : 사용자 감정 분석 함수
• SelectCategory(x, y) : 좌표를 통해 감정 카테고리 판단하는 함수
• resultCheck(feelX, feelY, diaryX, diaryY) : 감정 분석 결과를 통해 음악 추천 방식을 결정하는 함수
• musicRecommend(diaryX, diaryY) : 사용자 감정에 가장 근접한 음악 추천 함수
• randomMusic(cateNum) : 랜덤 음악 추천 함수

<lyrics_analysis.py>

• LyricsEmotion(ly) : 가사의 감정값을 분석하는 함수
• SelectCategory(x, y) : 좌표를 통해 카테고리를 결정하는 함수

<lyrics_crawl.py>

• 지니뮤직에서 가사를 크롤링해주는 코드

참고 자료

• 문창배 외 3.(한국산업정보학회). 『음악추천을 위한 분위기 태그 분석』
• 신기원 외3.(한국지능정보시스템학회). 『감정 온톨로지를 활용한 가사 기반의 음악 감정 추출』