소개

감정 기반 추천 시스템은 사용자의 감정 상태에 따라 제품, 서비스 또는 콘텐츠를 추천하는 인공지능 시스템입니다. 이를 위해서는 텍스트 데이터의 감정을 분석하여 사용자의 감정을 파악해야 합니다. 이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 감정 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

패키지 설치

Sentiment analysis를 수행하기 위해서는 NLTK(Natural Language Toolkit) 패키지를 설치해야 합니다. 설치하기 위해서는 다음 명령을 실행하세요:

pip install nltk

데이터 전처리

감정 분석을 위해서는 텍스트 데이터를 적절하게 전처리해야 합니다.

• 특수문자, 숫자, 이모티콘 등을 제거하거나 대체합니다.
• 영어 텍스트의 경우, 불용어(Stop words)를 제거합니다.
• 텍스트를 소문자로 변환합니다.

감정 분석 모델

NLTK 패키지에는 감정 분석을 수행하는 다양한 모델이 포함되어 있습니다. 가장 간단한 방법은 Vader Sentiment Analyzer 모델을 사용하는 것입니다. 이 모델은 텍스트 데이터를 분석하여 긍정, 부정, 중립 그리고 객관적인 감정을 판단합니다.

import nltk
from nltk.sentiment.vader import SentimentIntensityAnalyzer

nltk.download('vader_lexicon')

def sentiment_analysis(text):
    sid = SentimentIntensityAnalyzer()
    sentiment_scores = sid.polarity_scores(text)
    return sentiment_scores['compound']

위의 예제 코드에서 sentiment_analysis 함수는 입력된 텍스트에 대한 감정 점수를 반환합니다. 점수가 양수인 경우 긍정적인 감정, 음수인 경우 부정적인 감정으로 해석할 수 있으며, 점수가 0에 가까울 경우 중립적이거나 객관적인 감정을 나타냅니다.

예시

이제 위에서 작성한 함수를 사용하여 감정 분석을 수행해 보겠습니다.

text = "이 영화는 정말로 재미있어요!"
sentiment = sentiment_analysis(text)

if sentiment > 0:
    print("긍정적인 감정입니다.")
elif sentiment < 0:
    print("부정적인 감정입니다.")
else:
    print("중립적이거나 객관적인 감정입니다.")

위의 예시 코드에서는 입력된 텍스트에 대한 감정을 분석하고, 그에 따라 적절한 메시지를 출력합니다.

결론

이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 감정 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 감정 기반 추천 시스템을 개발하는 데에는 이러한 감정 분석 기술이 중요한 역할을 합니다. 견고한 감정 분석 모델을 활용하여 사용자의 감정을 파악하고, 그에 따른 적절한 추천을 제공하는 시스템을 구현해 보세요.