본 작품은 상황 기반 노래 추천 앱이다. 사용자가 텍스트 콘텐츠를 소비하고 있을 때 그 텍스트에 맞는 음악을 추천하는 서비스를 제공하고자 한다. 기존 서비스들이 개인의 일반적 취향에 따라 음악을 추천했다면, 이 앱은 상황에 맞는 노래를 추천한다는 점에서 차별화된다. 이 서비스를 통해 사용자들이 텍스트를 소비하고 있을 때 느끼는 몰입도를 한층 더 올려줄 수 있을 것이다.

앱의 작동 원리로는, 사용자가 책과 같은 텍스트를 읽고 있을 때, 현재 읽고 있는 텍스트의 일부분 혹은 읽으며 느낀 점을 입력하면 텍스트를 5가지 감정 상태 (기쁨, 슬픔, 불안, 상처, 분노) 중 하나로 분류한 후, 서버로 요청을 보내 감정 상태에 맞는 노래를 가져온 후 앱에서 재생한다. 또한, 재생된 노래들은 히스토리에 저장되어 언제든 사용자가 다시 들을 수 있게 하였다.

노래 추천 모델은 참여자들이 직접 학습시켰으며, 5개의 감정 상태 각각에 대해 100-200개의 노래를 수집한 후 모델 학습에 사용했다. 학습된 모델은 노래 가사를 넣으면 노래를 5개의 감정 상태 중 하나로 분류한다. 학습된 모델에 웹크롤링을 통해 대량으로 노래들을 inference 한 후, 각 노래를 감정별로 분류해 서버에서 요청이 왔을 때 감정에 맞는 노래를 선택해 보낼 수 있게 하였다. 텍스트 감정 분석 AI 모델은 사전 학습된 오픈 소스 RoBERTa 기반 자연어처리 모델을 사용하였다. 감정 분석을 위해 사용된 오픈 소스 모델은 텍스트를 입력하면 텍스트에서 드러나는 감정을 28개의 감정 중 하나로 분류하고, 과제 참여자들은 28개의 감정들이 각각 다섯 감정 상태 중 하나로 대응되도록 하였다.