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시장 잡음을 줄이는 오픈소스 금융 뉴스 필터링 알고리즘 개발 📰

r/stocks 조회 3
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금융 뉴스와 미디어에서 발생하는 잡음을 줄이기 위한 오픈소스 자연어 처리 알고리즘을 개발 중입니다. 클릭베이트, 추측성 저널리즘, 불필요한 지정학적 뉴스까지 걸러 사용자 맞춤형 금융 뉴스 피드를 제공하기 위해서입니다. 이 프로젝트의 기술적 완성도를 높이고 싶으니 최적화와 오탐지 문제에 대한 의견을 받고자 합니다.

최근 금융 미디어에서 쏟아지는 클릭베이트나 자극적인 뉴스, 그리고 시장에 큰 영향이 없는 지정학 이슈들 때문에 중요한 정보 찾기가 쉽지 않습니다. 그래서 저는 이런 잡음을 걸러내고 사용자의 관심사에 맞춰 맞춤형 금융 뉴스 피드를 자동으로 조정해주는 자연어 처리 알고리즘을 개발하고 있습니다.

알고리즘은 뉴스 텍스트를 분석해 클릭베이트 또는 자극적 내용일 가능성을 판단하고, 이 데이터를 깔끔한 JSON 형식으로 정리합니다. 여기에 사용자의 반응 데이터도 반영해 시간이 지나면서 조금씩 개인화도 진행됩니다.

현재 알파 버전을 배포했고, 반응 속도 개선과 잘못된 필터링을 줄이는 방향에 대해 조언을 구하고 있습니다. 관심 있으신 분들은 댓글에 깃허브 링크도 올려놨으니 참고하시길 바랍니다.

💬 원문 댓글 (1)

u/sub***** ▲ 1
제 깃허브 링크입니다. https://github.com/RAYOiN/News_cleaner
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My git hub https://github.com/RAYOiN/News_cleaner

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