발표시, 참고할 시나리오 3

[njy622]

정종문

사용자가 챗봇에게 질문 시 적절한 답변을 위한 함수 작성

◈ <영수증으로 얻을 수 있는 포인트 알아보기> 함수
Tesseract 프로그램으로 읽은 영수증 str형식 문자를 데이터 프레임(A)으로 만든 후 전처리.
원 데이터 프레임(B) 호출하여 A, B각각의 상품명을 벡터화하고 코사인 유사도를 계산.
코사인 유사도를 컬럼으로 추가하여 유사도가 0.5이상인 경우에 채택.
채택된 상품명의 포인트들의 총 합을 계산하여 리턴 함.

[[시행착오]]
대부분은 더하기 계산이 가능한 100p같은 형식이지만, 일부 상품의 경우엔 포인트가 10% 적립 형식임.
퍼센트형 적립형식이 있다면 따로 분류하여 계산하는 코드 작성으로 해결

◈ <상품명 검색으로 취급하는 매장 3곳 알아보기> 함수
입력받은 상품명과 대조할 원 데이터 csv파일 호출
상품명을 2차원 데이터 프레임으로 만들고 원 데이터와 함께 TF-IDF 벡터화하고 코사인 유사도를 계산
코사인 유사도를 컬럼으로 추가하여 유사도가 0.5이상인 경우에 채택.
채택된 매장의 수가 많으면 복잡하므로 리스트에서 3개만 슬라이싱하여 리턴
만약, 빈 리스트라면 매장 없음을 리턴

[[시행착오]]
찾는 상품이 '김' 또는 '배'같이 한 글자일 경우 오류메세지 출력.
이유는 TF-IDF Default 값으로 벡터화 중 한 글자 단어는 제외하기 때문.
TF-IDF의 파라미터 값으로 analyzer='word'와 token_pattern=r'\w{1,}'을 주어 해결.

◈ <매장 3곳에 대하여 입력한 주소 근처에 해당 매장이 있는지 알아보기> 함수
매장 3곳 알아보는 함수의 리턴값을 글로벌로 선언하여 변수 가져오기.
입력받은 주소를 split으로 나누어 끝자리가 '시', '구', '군', '면', '리'일 경우 분류하여 빈 리스트에 append.
카카오 api를 이용하여 입력한 주소 위도와 경도 구하기.
셀레니움을 이용하여 네이버 플레이스 url에 위도와 경도를 추가하고 매장명을 검색한 뒤
목록보기 클릭 -> 거리순으로 정렬 후 -> 상세주소 클릭.
현 위치에서 마켓 거리, 마켓 이름, 마켓 주소 3가지를 딕셔너리 형태로 저장.

[[시행착오]]
<1>
예를 들어 '이마트' 매장을 검색했을 때 5곳이 나오는 지역이 있고 1곳이 나오는 지역이 있음
나오는 데이터 갯수에 따라 XPATH의 값이 바뀌어 상세주소 클릭 시 오류가 뜸.
find_element를 find_elements로 변경 이후 XPATH대신 CLASS_NAME으로 수정 후 값을 리스트 형식으로 받음.
리스트 안에는 2개의 값이 있었고 인덱싱 하여 첫번째 값으로 click()해보니 해결되었음. 두번째는 안됨.
<2>
상세주소를 클릭 했을 때 지번만 있을경우 주소가 깔끔하게 불러지지 않았으며
매장명이 근처에 없어서 나오지 않을경우 오류메세지 출력.
try / except로 근처 [OO]매장 없음을 딕셔너리 해당 순서에 저장.