Sentiment analysis(감성 분석)은 텍스트 데이터의 감성이나 의견을 분석하는 기술로, 소셜 미디어, 제품 리뷰, 뉴스 기사 등 여러 분야에서 응용됩니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 Sentiment analysis 자동 분류기를 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 데이터 수집 및 전처리
Sentiment analysis 모델을 개발하기 위해서는 먼저 훈련 데이터를 수집해야 합니다. 이 데이터는 각 문장의 감성을 레이블로 가지고 있어야 합니다. 예를 들어, 긍정, 부정, 중립으로 레이블링된 데이터를 사용할 수 있습니다.
데이터를 수집한 후에는 텍스트 데이터를 전처리해야 합니다. 이 단계에서는 특수 문자 제거, 단어 토큰화, 불용어 제거 등의 과정을 수행하여 텍스트 데이터를 정제합니다.
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
def preprocess_text(text):
# 특수 문자 제거
text = re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', text)
# 소문자로 변경
text = text.lower()
# 단어 토큰화
tokens = word_tokenize(text)
# 불용어 제거
stop_words = set(stopwords.words('english'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]
# 전처리된 텍스트 반환
return ' '.join(filtered_tokens)
2. 특성 추출
문장을 수치화된 형태로 변환해야 Sentiment analysis 모델에 입력으로 사용할 수 있습니다. 이를 위해 텍스트 데이터에서 특성을 추출하는 과정이 필요합니다. 일반적으로 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)나 Word2Vec과 같은 기법을 사용하여 텍스트 데이터를 벡터화합니다.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
def extract_features(text_data):
vectorizer = TfidfVectorizer()
features = vectorizer.fit_transform(text_data)
return features
3. 모델 훈련 및 평가
특성 추출이 완료되면 해당 특성을 입력으로 사용하여 Sentiment analysis 모델을 훈련할 수 있습니다. 여러 알고리즘(예: 로지스틱 회귀, 나이브 베이즈, 서포트 벡터 머신 등)을 사용하여 모델을 구축하고 훈련합니다.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
def train_model(features, labels):
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
accuracy = model.score(X_test, y_test)
return model, accuracy
4. 자동 분류기 개발 및 활용
훈련된 모델을 사용하여 자동 분류기를 개발할 수 있습니다. 입력으로 들어온 문장의 감성을 예측하기 위해 모델을 활용합니다.
def predict_sentiment(model, text):
preprocessed_text = preprocess_text(text)
features = extract_features([preprocessed_text])
prediction = model.predict(features)[0]
if prediction == 1:
sentiment = 'Positive'
else:
sentiment = 'Negative'
return sentiment
결론
파이썬을 사용하여 Sentiment analysis 자동 분류기를 개발하는 과정을 알아보았습니다. 데이터 수집, 전처리, 특성 추출, 모델 훈련 및 평가, 자동 분류기 개발 단계에서 필요한 코드 및 기법을 소개했습니다.
Sentiment analysis는 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있는 기술이며, 정확한 감성 분석 모델을 구축하는 것은 중요한 과제입니다. 본 포스트에서 제시한 방법을 기반으로 개발을 시작해보세요!