오늘은 파이썬 Zappa와 AWS Comprehend를 사용하여 감성 분석 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아보겠습니다. 감성 분석은 텍스트의 감성이나 감정을 판별하는 기술로, 이를 통해 소셜 미디어 포스트, 고객 리뷰, 기사 등을 분석하여 감정에 대한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

필수 요구사항

• 파이썬 3.x 이상
• AWS 계정
• Zappa 설치
• Flask, Boto3 등 필요한 라이브러리

단계별 구현

1. AWS Comprehend로 감성 분석 모델 생성하기: AWS Console에서 Comprehend 서비스로 이동하여 감성 분석 모델을 생성합니다. 이 모델은 텍스트에 대한 긍정, 부정 또는 중립의 감정을 예측할 수 있는 머신러닝 모델입니다.

2. Flask 애플리케이션 생성하기: 감성 분석을 수행할 Flask 애플리케이션을 생성합니다. 이 애플리케이션은 사용자의 텍스트를 입력받고, AWS Comprehend를 통해 감성 분석을 수행한 결과를 반환합니다.

from flask import Flask, request, jsonify
import boto3

app = Flask(__name__)
comprehend = boto3.client('comprehend')

@app.route('/analyze', methods=['POST'])
def analyze_sentiment():
    text = request.json['text']
    response = comprehend.detect_sentiment(Text=text, LanguageCode='ko')
    sentiment = response['Sentiment']
    
    return jsonify({'sentiment': sentiment})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

1. Zappa로 애플리케이션 배포하기: Zappa를 사용하여 Flask 애플리케이션을 AWS Lambda에 배포합니다. Zappa는 애플리케이션을 서버리스 환경으로 쉽게 배포할 수 있는 도구입니다.

$ zappa init
$ zappa deploy prod

1. 애플리케이션 테스트하기: 애플리케이션을 테스트하기 위해 요청을 보내고 응답을 확인합니다. 포스트맨 등의 도구를 사용하거나 curl 명령어를 사용하여 테스트할 수 있습니다.

$ curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"text": "이 영화 정말 좋아요!"}' <API_URL>/analyze

마무리

이제 파이썬 Zappa와 AWS Comprehend를 사용하여 감성 분석 애플리케이션을 구축하는 방법을 알아보았습니다. 이를 통해 텍스트 데이터의 감정을 분석하여 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 이를 바탕으로 더욱 다양한 기능을 추가해보세요!

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