Sentiment analysis는 텍스트 데이터에서 감성이나 의견을 추출하고 정량적으로 측정하는 기술입니다. 이는 소셜 미디어, 제품 리뷰, 뉴스 등 다양한 데이터 소스에서 감성을 파악하고, 이를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있게 도와줍니다.
이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 Sentiment analysis를 수행하기 위한 통계 기법들을 분석해보겠습니다.
1. Bag of Words (BoW) 모델
BoW 모델은 각 단어의 등장 빈도를 세어서 문서를 표현하는 방법입니다. 이는 문맥이나 순서를 고려하지 않고 단어의 출현 빈도에만 집중합니다. 파이썬의 sklearn 라이브러리에서 제공하는 CountVectorizer를 사용하여 BoW 모델을 간단히 구현할 수 있습니다.
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
corpus = ['I really love this product',
'The quality of this product is amazing',
'I am completely satisfied with my purchase']
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names())
print(X.toarray())
2. TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 모델
TF-IDF 모델은 BoW 모델의 한계를 극복하기 위한 방법으로, 단어의 등장 빈도와 역문서 빈도를 고려하여 가중치를 계산합니다. 파이썬의 TfidfVectorizer를 사용하여 TF-IDF 모델을 구현할 수 있습니다.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = ['I really love this product',
'The quality of this product is amazing',
'I am completely satisfied with my purchase']
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(vectorizer.get_feature_names())
print(X.toarray())
3. 감성 사전을 활용한 분석
감성 사전은 단어에 대해 긍정, 부정, 중립과 같은 감성 점수를 부여한 사전입니다. 이를 이용하여 문장의 감성을 추출하는 방법입니다. 파이썬의 nltk 라이브러리에서 제공하는 감성 사전을 사용하여 감성 분석을 수행할 수 있습니다.
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer
corpus = ['I really love this product',
'The quality of this product is amazing',
'I am completely satisfied with my purchase']
sia = SentimentIntensityAnalyzer()
for sentence in corpus:
sentiment = sia.polarity_scores(sentence)
print(f"{sentence}: {sentiment}")
위와 같이 polarity_scores() 함수를 사용하여 문장의 감성 점수를 확인할 수 있습니다.
Sentiment analysis를 위한 통계 기법을 파이썬을 활용하여 손쉽게 구현할 수 있습니다. 이를 활용하여 다양한 텍스트 데이터에서 감성을 추출하고, 의사결정에 도움을 주는 분석을 수행해보세요.
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