파이썬 Sentiment analysis를 활용한 크롤링 기반 리뷰 감정 분류

04 Oct 2023

python

1. 소개

리뷰 감정 분류는 제품, 영화, 음식 등 다양한 분야에서 소비자의 의견을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이번 기술 블로그에서는 파이썬 Sentiment Analysis를 활용하여 크롤링한 리뷰 데이터를 감정에 따라 분류하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

2. 필요한 도구

다음과 같은 도구를 사용하여 리뷰 감정 분류를 위한 환경을 구성해야 합니다:

파이썬 3.x
크롤링 도구 (예: BeautifulSoup, Scrapy)
텍스트 전처리 라이브러리 (예: NLTK, KoNLPy)
머신 러닝 알고리즘 (예: Naive Bayes, Support Vector Machines)

3. 절차

리뷰 감정 분류의 절차는 다음과 같습니다:

크롤링: 웹사이트에서 리뷰 데이터를 크롤링합니다.
전처리: 텍스트 데이터를 정제하여 의미 있는 단어와 문장 단위로 분리합니다.
피처 벡터화: 단어와 문장을 수치화된 벡터로 변환합니다.
학습 데이터 준비: 감정 분류를 위한 학습 데이터셋을 준비합니다.
모델 학습: 학습 데이터를 사용하여 분류 모델을 학습시킵니다.
감정 분류: 새로운 리뷰 데이터에 학습된 모델을 적용하여 감정을 분류합니다.

4. 예시 코드

다음은 파이썬을 사용하여 Sentiment Analysis를 수행하는 예시 코드입니다:

import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC

# 학습 데이터
train_reviews = ["이 영화 너무 재밌어요!", "시간가는 줄 모르고 봤어요", "진짜 최고예요"]
train_labels = ["positive", "positive", "positive"]

# 테스트 데이터
test_reviews = ["이게 영화냐? 한번 봐봐라", "돈 아까워 다음에 봐야지", "별로다"]

# 전처리 및 벡터화
vectorizer = TfidfVectorizer(tokenizer=word_tokenize)
train_reviews_vectorized = vectorizer.fit_transform(train_reviews)
test_reviews_vectorized = vectorizer.transform(test_reviews)

# 분류 모델 학습
classifier = LinearSVC()
classifier.fit(train_reviews_vectorized, train_labels)

# 테스트 데이터 감정 분류
test_predictions = classifier.predict(test_reviews_vectorized)

# 감정 결과 출력
for review, prediction in zip(test_reviews, test_predictions):
    print(f"리뷰: {review} / 예측 감정: {prediction}")

5. 결론

파이썬 Sentiment Analysis를 활용하여 크롤링한 리뷰 데이터를 감정에 따라 분류하는 방법을 살펴보았습니다. 이를 통해 다양한 도메인에서 소비자 리뷰를 분석하고 제품 혹은 서비스의 개선에 도움을 줄 수 있습니다. 또한, 이러한 분석 결과를 통해 마케팅 전략의 방향성을 제시할 수도 있습니다.

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