오픈챗 해시태그 예측을 위한 다중 레이블 분류 모델 개발하기

본 글은 오픈챗 서비스에서 사용자가 오픈챗을 생성할 때 해시태그를 쉽게 선택하도록 돕는 해시태그 예측 모델 개발 과정을 공유합니다. 오픈챗의 이름과 설명글을 입력으로 받아 관련 해시태그를 예측하는 다중 레이블 분류 모델을 사용합니다.

데이터셋 구축 시 사용자가 자발적으로 작성한 설명글에서 해시태그를 추출하여 약 100만 건 이상의 데이터를 확보했으며, 입력 텍스트에서 정답 해시태그를 제거하는 전처리 과정을 거쳤습니다. 향후 작성자 정보 등 추가 피처를 활용한 모델 개선 가능성도 언급하며, 텍스트 데이터를 기반으로 효과적인 해시태그 추천 기능을 구현하는 데 초점을 맞추고 있습니다.