파이썬을 사용한 크롤링 기반 Sentiment analysis 알고리즘 개발

04 Oct 2023

python

소개

Sentiment Analysis는 문서나 텍스트에서 감정을 파악하는 기술로, 특히 소셜 미디어 데이터나 고객 리뷰 분석 등에 매우 유용하게 활용됩니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 크롤링 기반의 Sentiment Analysis 알고리즘을 개발하는 방법을 알아보겠습니다.

크롤링

크롤링은 웹상의 정보를 수집하는 과정으로, 특정 웹사이트에서 텍스트 데이터를 수집하는 방식으로 진행됩니다. 파이썬의 requests 라이브러리와 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 웹페이지의 HTML 코드를 가져오고, 필요한 텍스트 데이터를 추출합니다.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 웹페이지 HTML 코드 가져오기
url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
html = response.text

# 텍스트 데이터 추출
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
text = soup.get_text()

Sentiment Analysis

Sentiment Analysis를 위해서는 텍스트 데이터에 대한 감정을 평가할 수 있는 알고리즘이 필요합니다. 가장 간단한 방법은 단어의 긍정 혹은 부정의 정도를 나타내는 Lexicon을 사용하는 것입니다. 파이썬의 nltk 라이브러리를 사용하여 Lexicon 기반의 Sentiment Analysis를 수행할 수 있습니다.

import nltk

# Lexicon 기반 Sentiment Analysis
def sentiment_analysis(text):
    # Lexicon 로드
    nltk.download("vader_lexicon")
    from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
    sid = SentimentIntensityAnalyzer()

    # 텍스트 감정 평가
    sentiment = sid.polarity_scores(text)
    return sentiment["compound"]

# 감정 평가 결과 출력
text = "이 영화는 정말로 좋았어요!"
score = sentiment_analysis(text)
print(f"감정 점수: {score}")

알고리즘 개발

크롤링한 텍스트 데이터를 기반으로 Sentiment Analysis 알고리즘을 개발하는 방법은 다양합니다. 예를 들어, 각 문서의 긍정과 부정 단어의 출현 빈도를 계산하거나, 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 감정을 분류할 수 있습니다. 이 단계는 프로젝트의 목적과 데이터의 특성에 따라 다를 수 있으므로, 알고리즘 개발에 앞서 주어진 문제에 적합한 방식을 선택해야 합니다.

마치며

파이썬을 사용하여 크롤링 기반의 Sentiment Analysis 알고리즘을 개발하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 소셜 미디어 데이터나 리뷰 등에서 텍스트를 효과적으로 분석하여 감정을 파악할 수 있습니다. 알고리즘의 성능을 더욱 향상시키기 위해서는 데이터 전처리 및 특징 추출 등 다양한 기법을 적용할 수 있으며, 계속해서 학습하고 실험해 보는 것이 좋습니다.

목차

소개

크롤링

Sentiment Analysis

알고리즘 개발

마치며