감성 분석은 텍스트 데이터에서 감정이나 의견 등의 감성 정보를 추출하는 기술입니다. 이를 위해서는 텍스트 데이터를 적절하게 전처리해야 합니다. 파이썬은 다양한 라이브러리와 기술을 제공하여 감성 분석을 위한 텍스트 전처리를 간편하게 할 수 있습니다.

1. 문장 토큰화

문장 토큰화는 텍스트를 문장 단위로 분리하는 과정입니다. 이를 위해 파이썬의 Natural Language Toolkit(NLTK) 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize

text = "감성 분석은 텍스트 데이터에서 감정이나 의견 등의 감성 정보를 추출하는 기술입니다. 이를 위해서는 텍스트 데이터를 적절하게 전처리해야 합니다."

sentences = sent_tokenize(text)
print(sentences)

2. 단어 토큰화

단어 토큰화는 문장을 단어 단위로 분리하는 과정입니다. NLTK 라이브러리를 사용하거나 파이썬의 내장 함수인 split()을 사용할 수 있습니다.

from nltk.tokenize import word_tokenize

words = word_tokenize(text)
print(words)

3. 불용어 제거

불용어(stop words)는 분석에 큰 의미가 없는 단어들을 말합니다. NLTK 라이브러리에서는 기본적으로 불용어 리스트를 제공하고 있습니다.

from nltk.corpus import stopwords

# 한글 불용어 리스트로 변경
stop_words = set(stopwords.words('korean'))

filtered_words = [word for word in words if word not in stop_words]
print(filtered_words)

4. 정규화

텍스트 데이터를 정규화하는 과정은 같은 의미를 가지지만 다른 형태로 표현된 단어들을 통일시키는 작업입니다. 정규화를 위해 파이썬의 KoNLPy 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

from konlpy.tag import Okt

okt = Okt()

normalized_words = []
for word in filtered_words:
    normalized_words.append(okt.morphs(word)[0])
print(normalized_words)

5. 감성 분석 모델 적용

텍스트 전처리를 완료한 후, 감성 분석 모델을 적용할 수 있습니다. 대표적인 감성 분석 알고리즘으로는 지도학습(Supervised Learning) 기반의 Naive Bayes, SVM, 랜덤 포레스트 등이 있습니다. 각각의 알고리즘을 사용하기 위해서는 해당 알고리즘을 지원하는 라이브러리를 설치하고 사용해야 합니다.

위에서 전처리한 데이터를 해당 알고리즘에 적합한 형태로 변환하여 학습하여 감성 분석을 진행합니다.

이와 같이 파이썬을 활용한 텍스트 전처리 기술을 사용하면 감성 분석을 보다 효과적으로 할 수 있습니다.

#감성분석 #텍스트전처리