기계 학습과 드루팔로 메타크리틱 웹사이트 만들기
테이블 목차
- 소개
- 드루팔(Drupal)을 사용한 메타크리틱(Metacritic) 재현
- 데이터 구조 및 데이터 채우기
- 스타일링 및 뷰 생성
- 값 집계를 위한 로직
- 메타크리틱이란?
- 평론과 리뷰 집계
- 정규화한 평점을 활용하는 방식
- 필요한 모듈과 기능 소개
- AI 인터폴레이터 (AI Interpolator)
- 스크레이핑 봇 (Scraping Bot)
- 스크린샷 모듈 (Screenshot)
- 주소 모듈 (Address Module)
- 구조화된 토큰 모듈 (Structured Token Module)
- 사용 방법 소개
- 데이터베이스 설정
- AI 인터폴레이터 사용하기
- 스크레이핑 봇을 통한 웹 스크레이핑
- 스크린샷 생성하기
- 레스토랑 정보 추가하기
- 리뷰 생성하기
- 실행 결과 확인
- 정상적으로 데이터가 채워졌는지 확인하기
- 스크린샷 및 리뷰 평점 확인하기
- 추가 기능 및 확장 가능성
- 특정 시장에 맞는 검색 결과 설정하기
- 리뷰 워드 클라우드 생성하기
- 리뷰 통계 및 요약 정보 제공하기
- 결론
- 드루팔을 활용한 메타크리틱 리뷰 웹사이트 구축의 장점과 한계
- 미래 전망 및 가능성
[볼드체로 표시한 부분은 이곳에 제목을 붙이세요. 테이블 목차에 중요한 내용을 포함하여 작성해야 합니다.]
메타크리틱 리뷰 웹사이트 구축하기 🍽️
드루팔(Drupal)을 사용하여 메타크리틱(Metacritic)과 유사한 웹사이트를 구축하는 방법을 배워보겠습니다. 이 가이드에서는 데이터의 구조와 채우는 방법, 스타일링 및 뷰 생성은 다루지 않을 것이며, 일반적인 드루팔의 작동 방식은 이미 여러 비디오에서 다루고 있으므로 해당 내용은 생략합니다. 이 가이드는 드루팔을 활용하여 필요한 데이터를 쉽게 입력하는 방법을 알려줍니다.
1. 소개
메타크리틱은 게임, 영화, TV 프로그램, 음악 등 다양한 분야의 리뷰를 집계하여 해당 작품의 평가를 나타내는 웹사이트입니다. 이 웹사이트는 여러 리뷰 사이트의 평점을 통합하여 정규화하여 사용자에게 보여주는 특징이 있습니다. 따라서 사용자들은 단 하나의 리뷰어의 의견이 아니라 다양한 리뷰를 기반으로 작품을 판단할 수 있습니다. 본 워크플로우에서는 이러한 메타크리틱 웹사이트를 레스토랑 리뷰에 적용해보겠습니다.
2. 드루팔을 사용한 메타크리틱 재현
본 가이드에서는 드루팔(CMF)에 대해 약간의 이해가 있다고 가정하고 진행됩니다. 만약 드루팔에 대해 아무런 지식이 없다면 관련 비디오 자료를 참고하십시오. 이 가이드에서는 드루팔에서 데이터 구조를 생성하고 데이터를 채우는 방법에 중점을 둡니다.
2.1 데이터 구조 및 데이터 채우기
첫 번째로, 드루팔에서 사용할 콘텐츠 유형을 만들어야 합니다. 여기서는 '레스토랑(restaurant)'이라는 콘텐츠 유형을 생성합니다. 이 콘텐츠 유형은 레스토랑의 이름과 주소 등의 정보를 담고 있습니다.
데이터 입력을 간단하게 하기 위해 AI 인터폴레이터 (AI Interpolator)를 사용하겠습니다. AI 인터폴레이터는 텍스트를 요약하고, 의미를 분석하며, 검색 결과를 생성하는 등의 기능을 수행합니다. 이를 통해 레스토랑 정보에 대한 요약, 주소 정보 입력, 검색 결과 및 스크린샷 생성 등 여러 작업을 자동화할 수 있습니다.
2.2 스타일링 및 뷰 생성
스타일링과 뷰(Entity View) 생성은 이 가이드에서 다루지 않을 내용으로, 관련 비디오 자료를 참고하시기 바랍니다. 드루팔에는 다양한 스타일링 및 뷰 생성 옵션이 있으며, 필요한 경우 이에 대한 학습이 필요합니다.
2.3 값 집계를 위한 로직
메타크리틱과 유사한 웹사이트를 구현하기 위해 값을 집계하는 로직이 필요합니다. 드루팔에서는 Views Aggregator Plus 등의 모듈을 사용하여 값을 집계할 수 있습니다. 이를 활용하여 리뷰어들의 평가를 통합하고 정규화하는 작업을 수행할 수 있습니다.
3. 메타크리틱이란?
메타크리틱은 앞서 언급한 대로 게임, 영화, TV 프로그램, 음악 등 다양한 분야의 리뷰를 집계하여 해당 작품의 평가를 나타내주는 웹사이트입니다. 일반적인 리뷰 웹사이트와는 다르게 여러 리뷰를 통합하고 정규화하여 평가 지표를 생성합니다. 이를 통해 단일 리뷰어의 의견이 아닌 다양한 의견을 고려하여 작품의 품질을 판단할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 많은 리뷰를 기반으로 하기 때문에 한 명의 리뷰어만을 의존하는 것보다 신뢰성이 높습니다.
메타크리틱은 게임, 영화, TV 프로그램 및 음악 등 다양한 작품 범주를 다루며, 보다 많은 범주가 추가될 수도 있습니다. 메뉴에서 확인할 수 없는 기타 작품들에 대해서도 동일한 원리를 적용할 수 있습니다.
메타크리틱 웹사이트의 작동 방식은 단순한 리뷰 웹사이트와 다릅니다. 여러 리뷰를 집계하고 정규화한 평점을 기반으로 작품의 품질을 판단하는 것입니다. 이 때, 리뷰 사이트마다 평점의 척도가 다를 수 있으며 평점이 수치로 표현되지 않는 경우도 있습니다. 이러한 차이를 정규화하여 새로운 평점 척도를 생성하고, 기존 평점의 범위를 0부터 100까지로 변환하는 작업이 이루어집니다. 이렇게 생성된 평점을 통해 작품의 품질을 보다 전체적으로 판단할 수 있습니다.
4. 필요한 모듈과 기능 소개
다음은 메타크리틱 웹사이트를 구축하기 위해 필요한 드루팔 모듈과 기능에 대한 소개입니다.
4.1 AI 인터폴레이터 (AI Interpolator)
AI 인터폴레이터는 자연어 처리(Natural Language Processing)를 활용하여 텍스트 요약, 의미 분석, 검색 결과 생성 등의 다양한 기능을 제공합니다. 해당 모듈을 사용하면 레스토랑 정보 요약, 주소 정보 입력, 검색 결과 및 스크린샷 생성 등의 작업을 자동화할 수 있습니다.
4.2 스크레이핑 봇 (Scraping Bot)
스크레이핑 봇은 웹사이트 스크레이핑을 위한 모듈입니다. 스크레이핑 봇을 사용하면 웹사이트에서 필요한 정보를 추출할 수 있으며, 특히 자바스크립트가 포함된 웹사이트의 스크레이핑도 가능합니다. 이를 통해 리뷰 텍스트와 링크 등의 정보를 수집할 수 있습니다.
4.3 스크린샷 모듈 (Screenshot)
스크린샷 모듈은 웹사이트의 스크린샷을 생성하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 리뷰의 웹사이트가 변경되었을 때 이를 확인할 수 있으며, 웹사이트 증거 자료로 활용할 수 있습니다.
4.4 주소 모듈 (Address Module)
주소 모듈은 레스토랑의 주소 정보를 자동으로 제공하기 위한 모듈입니다. 이 모듈을 사용하면 Google Places 등의 서비스를 활용하여 주소 정보를 자동으로 채울 수 있습니다.
4.5 구조화된 토큰 모듈 (Structured Token Module)
구조화된 토큰 모듈은 드루팔에서 사용할 토큰을 생성하기 위한 모듈입니다. 토큰은 드루팔에서 필드를 기반으로 한 고급 프롬프트(Advanced Prompting)를 구현할 때 사용됩니다.
이 외에도 다양한 드루팔 모듈과 기능을 활용하여 메타크리틱 리뷰 웹사이트를 보다 풍부하게 구축할 수 있습니다.
(이하 내용은 앞 부분의 길이 제한으로 인해 생략합니다.)