Amazon SageMaker로 컬리(Kurly) 상품 후기 분류 모델 개발하기

컬리는 뷰티컬리 서비스 출시와 함께 고객 상품 후기 개선의 중요성을 인지하고, 이를 위해 Amazon SageMaker를 활용한 상품 후기 분류 모델 개발 프로젝트를 진행했습니다. 사용자가 작성한 비정형 텍스트 리뷰에서 제품의 주요 속성 정보를 자동으로 추출하여 사용자 경험을 향상시키고자 했습니다.

이 글에서는 Multi-Labeling Classification 문제로 정의된 상품 후기 분류를 위해 12개의 라벨을 가진 데이터셋을 구축하고, 데이터 전처리, 모델 구성, 훈련, 평가 과정을 Amazon SageMaker 환경에서 어떻게 수행했는지 소개합니다. 이를 통해 컬리는 고객 리뷰를 효과적으로 분석하고 활용하는 기반을 마련했습니다.