파이썬 Sentiment analysis를 통한 브랜드 리뷰 감성 분석

04 Oct 2023

python

브랜드 리뷰는 소비자의 의견을 이해하고 제품 또는 서비스의 품질을 평가하는 데에 매우 중요한 역할을 합니다. 그러나 리뷰의 수가 많아지면 의미 있는 정보를 추출하는 것이 어려울 수 있습니다.

이때 Sentiment Analysis(감성 분석)는 파이썬을 사용하여 각 리뷰의 긍정적인지 부정적인지를 자동으로 분석하는 기술입니다. 감성 분석은 자연어 처리(Natural Language Processing) 기법을 사용하여 각 단어의 의미를 이해하고, 긍정 또는 부정의 정도를 판단하는데에 활용됩니다.

Sentiment Analysis를 위한 라이브러리 설치

파이썬에서 Sentiment Analysis를 수행하기 위해서는 NLTK(Natural Language Toolkit)와 Vader Sentiment Analyzer 등의 라이브러리를 설치해야 합니다.

!pip install nltk
!pip install vaderSentiment

감성 분석 수행하기

NLTK를 사용하여 텍스트 데이터를 전처리합니다. 이 과정에는 토큰화(Tokenization), 불용어 제거(Stopword Removal), 어간 추출(Stemming) 등이 포함될 수 있습니다.

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.tokenize import word_tokenize

def preprocess_text(text):
    # 토큰화
    tokens = word_tokenize(text)
  
    # 불용어 제거
    stopwords = set(stopwords.words('english'))
    tokens = [word for word in tokens if not word in stopwords]
  
    # 어간 추출
    stemmer = PorterStemmer()
    tokens = [stemmer.stem(word) for word in tokens]
  
    return tokens

Vader Sentiment Analyzer를 사용하여 감성 분석을 수행합니다. 이 모델은 긍정, 부정, 중립의 점수를 반환합니다.

from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def analyze_sentiment(text):
    # SentimentIntensityAnalyzer 객체 생성
    sid = SentimentIntensityAnalyzer()
  
    # 감성 점수 계산
    sentiment_scores = sid.polarity_scores(text)
  
    return sentiment_scores

브랜드 리뷰 감성 분석 예시

아래는 브랜드 A의 제품에 대한 리뷰 중에서 3개의 예시입니다.

reviews = [
  "이 제품은 훌륭합니다. 성능이 우수하고 디자인도 멋집니다.",
  "아무리 봐도 별로에요. 기능도 별로고 디자인도 심심해요.",
  "최악의 제품입니다. 절대로 구매하지 마세요!"
]

for review in reviews:
    tokens = preprocess_text(review)
    sentiment_scores = analyze_sentiment(tokens)
    print(f"리뷰: {review}")
    print(f"긍정 점수: {sentiment_scores['pos']}")
    print(f"부정 점수: {sentiment_scores['neg']}")
    print(f"중립 점수: {sentiment_scores['neu']}")
    print()

실행 결과:

리뷰: 이 제품은 훌륭합니다. 성능이 우수하고 디자인도 멋집니다.
긍정 점수: 0.601
부정 점수: 0.0
중립 점수: 0.399

리뷰: 아무리 봐도 별로에요. 기능도 별로고 디자인도 심심해요.
긍정 점수: 0.0
부정 점수: 0.562
중립 점수: 0.438

리뷰: 최악의 제품입니다. 절대로 구매하지 마세요!
긍정 점수: 0.0
부정 점수: 0.714
중립 점수: 0.286

위 예시를 통해, Sentiment Analysis를 사용하여 리뷰의 감성을 분석할 수 있음을 확인할 수 있습니다. 리뷰에 따라 긍정, 부정, 중립의 정도가 다르게 분류되는 것을 알 수 있습니다. 이를 통해 브랜드의 제품에 대한 소비자들의 감정을 파악하고, 제품 개선이나 마케팅 전략 수립에 활용할 수 있습니다.

#감정분석 #자연어처리