소개

텍스트의 어조 분석은 자연어 처리의 중요한 응용 분야 중 하나입니다. 사람들이 쓰는 텍스트를 분석하여 그들의 감정이나 태도를 파악할 수 있습니다. 이러한 분석은 감정 분석, 감성 분석, 텍스트 분류 등 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

SpaCy 소개

SpaCy는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 자연어 처리 라이브러리입니다. SpaCy는 강력하고 신속한 자연어 처리를 제공하며, 많은 기능과 다양한 언어의 모델을 지원합니다.

SpaCy를 이용한 어조 분석

import spacy

def get_tone(text):
    nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
    doc = nlp(text)

    tone = {"positive": 0, "negative": 0, "neutral": 0}
    for sentence in doc.sents:
        polarity = sentence.sentiment.polarity
        if polarity > 0:
            tone["positive"] += polarity
        elif polarity < 0:
            tone["negative"] += polarity
        else:
            tone["neutral"] += 1

    return tone

text = "I am so excited to announce this amazing news!"
tone = get_tone(text)

print(tone)

위의 코드는 SpaCy를 사용하여 주어진 텍스트의 어조를 분석하는 간단한 예제입니다. 코드를 실행하면 텍스트의 긍정, 부정, 중립적인 어조를 나타내는 값을 얻을 수 있습니다.

결론

파이썬 SpaCy를 사용하여 어조 분석을 수행할 수 있습니다. SpaCy는 강력하고 다양한 기능을 제공하여 텍스트 처리 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 텍스트 어조 분석은 감정 분석, 감성 분석, 텍스트 분류 등 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.

#Python #NLP #SpaCy