FastAPI는 Python으로 빠르게 API를 개발할 수 있는 현대적인 웹 프레임워크입니다. 이번 블로그 포스트에서는 FastAPI를 사용하여 감정 분석 기능을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Sentiment Analysis

감정 분석은 텍스트 데이터에서 감정을 추출하고 분류하는 과정입니다. 예를 들어, 문자열을 입력으로 받아 해당 문자열의 감정을 긍정, 부정 또는 중립으로 분류하는 것입니다. 이러한 감정 분석은 자연어 처리 분야에서 많이 사용되며, 감정 분석 기능을 개발하는 것은 다양한 애플리케이션에 유용합니다.

FastAPI를 사용한 감정 분석 기능 구현

1. FastAPI 프로젝트 생성하기: 먼저 FastAPI 프로젝트를 생성합니다. 필요한 패키지를 설치하고, FastAPI 앱을 생성합니다.

$ pip install fastapi
$ pip install uvicorn
$ mkdir sentiment-analysis-api
$ cd sentiment-analysis-api
$ touch main.py

1. FastAPI 앱 초기 설정하기: main.py 파일을 열고 다음 코드를 작성합니다.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.get("/")
def read_root():
    return {"Hello": "World"}

@app.post("/sentiment")
def analyze_sentiment(text: str):
    # 감정 분석 코드를 작성합니다.
    return {"sentiment": "positive"}  # 감정 분석 결과를 반환합니다.

1. 감정 분석 기능 구현하기: analyze_sentiment 함수에 감정 분석 코드를 작성합니다. 이 예제에서는 아주 간단하게 감정을 긍정으로 분류하도록 설정하였습니다. 실제 감정 분석을 위해서는 머신 러닝 모델, 딥 러닝 모델, 혹은 다른 언어 처리 기술을 사용해야 할 수도 있습니다.

2. FastAPI 서버 실행하기: 터미널에서 다음 명령어로 FastAPI 서버를 실행합니다.

$ uvicorn main:app --reload

1. 감정 분석 API 테스트하기: Postman 또는 curl과 같은 도구를 사용하여 API를 테스트합니다. http://localhost:8000/sentiment에 POST 요청을 보내고, text 파라미터에 분석할 텍스트를 전송합니다. 서버에서 감정 분석을 수행하고 결과를 반환합니다.

결론

FastAPI는 감정 분석과 같은 자연어 처리 기능을 빠르고 간편하게 구현할 수 있는 강력한 웹 프레임워크입니다. 이번 포스트에서는 FastAPI를 사용하여 간단한 감정 분석 기능을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 실제로 감정 분석을 구현할 때에는 머신 러닝 모델이나 다른 언어 처리 기술을 적용해야 합니다. FastAPI는 이를 쉽게 통합하고 사용할 수 있는 환경을 제공합니다.