많은 기업들은 고객의 의견과 피드백을 중요하게 생각하고 있습니다. 이러한 피드백을 분석하여 제품과 서비스를 개선하는 데 도움이 되는 인사이트를 얻을 수 있습니다. TextBlob 라이브러리는 파이썬에서 텍스트 데이터를 분석하기 위한 강력한 도구입니다. 이 기술블로그에서는 TextBlob를 사용하여 고객 피드백을 분석하는 방법을 알아보겠습니다.

TextBlob 라이브러리 소개

TextBlob은 파이썬에서 자연어 처리 및 텍스트 분석을 위해 개발된 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 NLTK (Natural Language Toolkit) 라이브러리의 기능을 편리하게 사용할 수 있도록 감싼 패키지로, 감정 분석, 품사 태깅, 문장 분리 등 다양한 텍스트 처리 기능을 제공합니다.

텍스트 감정 분석

TextBlob를 사용하여 고객 피드백의 감정을 분석할 수 있습니다. 텍스트를 입력으로 주면, TextBlob은 그 텍스트의 감정을 긍정(positive), 부정(negative), 또는 중립(neutral)으로 분류합니다.

from textblob import TextBlob

text = "제품의 성능이 탁월하고 사용하기도 매우 편리합니다!"
blob = TextBlob(text)

sentiment = blob.sentiment.polarity
if sentiment > 0:
    print("피드백은 긍정적입니다. 👍")
elif sentiment < 0:
    print("피드백은 부정적입니다. 👎")
else:
    print("피드백은 중립적입니다. 😐")

위의 코드는 입력된 텍스트가 긍정적인지, 부정적인지 또는 중립적인지를 분류하여 출력합니다. polarity 속성을 사용하여 텍스트의 감정 점수를 확인할 수 있습니다.

텍스트 토큰화 및 단어 빈도수 분석

TextBlob는 텍스트를 토큰화하여 문장을 단어로 분리하고, 단어의 빈도수를 계산하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 피드백에서 어떤 단어들이 자주 사용되었는지를 확인할 수 있습니다.

from textblob import TextBlob

text = "제품의 성능이 탁월하고 사용하기도 매우 편리합니다!"

blob = TextBlob(text)
words = blob.words

word_frequencies = {}
for word in words:
    if word in word_frequencies:
        word_frequencies[word] += 1
    else:
        word_frequencies[word] = 1

print("단어 빈도수:")
for word, frequency in word_frequencies.items():
    print(f"{word}: {frequency}")

위의 코드는 입력된 텍스트를 단어로 분리하고, 각 단어의 빈도수를 계산하여 출력합니다. words 속성을 사용하여 텍스트를 단어로 나눌 수 있으며, 딕셔너리를 사용하여 단어를 카운트합니다.

결론

TextBlob 라이브러리를 사용하면 고객 피드백을 효과적으로 분석할 수 있습니다. 텍스트의 감정을 분류하고, 단어의 빈도수를 계산하여 유용한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이를 통해 기업은 고객들이 무엇을 원하는지를 파악하고, 제품과 서비스를 개선하여 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다.