파이썬 Sentiment analysis를 위한 딥러닝 기반 자연어 처리 기술 분석

04 Oct 2023

python

소개

Sentiment analysis는 자연어 처리 분야에서 많이 사용되는 기술 중 하나입니다. 이 기술은 텍스트 데이터에서 문장이나 문서에 포함된 감성을 분석하여 긍정, 부정, 혹은 중립적인 감정을 판단하는 것을 목표로 합니다. 최근에는 딥러닝 기반의 모델을 사용하여 높은 정확도와 성능을 달성하는데 성공했습니다. 이번 기술 분석에서는 파이썬을 사용한 Sentiment Analysis를 위한 딥러닝 기반 자연어 처리 기술에 대해 알아보겠습니다.

딥러닝 기반 자연어 처리 기술

워드 임베딩 (Word Embedding)

딥러닝 모델에서 자연어 처리를 수행하기 위해 가장 기본이 되는 기술은 워드 임베딩입니다. 워드 임베딩은 단어를 벡터로 표현하는 방식으로, 단어의 의미와 관련된 정보를 벡터에 담는 것을 의미합니다. 파이썬에서는 Gensim과 TensorFlow 등의 라이브러리를 사용하여 워드 임베딩을 수행할 수 있습니다.

순환 신경망 (Recurrent Neural Networks, RNN)

순환 신경망은 기존의 신경망과 달리 순서가 있는 시퀀스 데이터를 처리할 수 있는 모델입니다. 텍스트 데이터는 단어의 순서가 중요하기 때문에, RNN은 텍스트 처리에 적합한 모델입니다. RNN은 현재 시점의 입력값뿐만 아니라 이전 시점의 상태를 참고하여 다음 시점의 출력값을 계산합니다. 이를 통해 문맥 정보를 학습할 수 있습니다. 파이썬에서는 Keras나 TensorFlow를 사용하여 RNN 모델을 구현할 수 있습니다.

긍정/부정 분류 모델 (Sentiment Classification Model)

Sentiment Analysis의 목표는 주어진 텍스트의 감성을 긍정, 부정, 혹은 중립적인 감정으로 분류하는 것입니다. 이를 위해 딥러닝 모델을 사용하여 텍스트를 분류하는 모델을 학습할 수 있습니다. 주로 사용되는 모델로는 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Networks, CNN)이나 장단기 메모리 (Long Short-Term Memory, LSTM) 등이 있습니다. 이러한 모델을 통해 파이썬에서 감성 분류를 수행할 수 있습니다.

예제 코드

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

# 텍스트 데이터
texts = [
    "이 영화 정말 좋았어요!",
    "진짜 최악의 영화였어요...",
    "별로 흥미로운 내용은 아니었지만 그래도 나쁘지 않았어요."
]

# 긍정(1), 부정(0) 레이블
labels = [1, 0, 1]

# 토큰화와 패딩
tokenizer = Tokenizer(num_words=1000, oov_token='<OOV>')
tokenizer.fit_on_texts(texts)
sequences = tokenizer.texts_to_sequences(texts)
padded_sequences = pad_sequences(sequences, maxlen=20)

# 모델 구성
model = Sequential([
    Embedding(1000, 16, input_length=20),
    LSTM(32),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 모델 컴파일
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 모델 학습
model.fit(padded_sequences, labels, epochs=10)

# 감성 분석
new_texts = [
    "진짜 재밌는 영화였어요!",
    "너무 실망스러운 영화였어요..."
]
new_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(new_texts)
new_padded_sequences = pad_sequences(new_sequences, maxlen=20)
predictions = model.predict(new_padded_sequences)

for i, text in enumerate(new_texts):
    if predictions[i][0] > 0.5:
        print(text, "은(는) 긍정적인 감성입니다.")
    else:
        print(text, "은(는) 부정적인 감성입니다.")

결론

파이썬을 사용한 Sentiment Analysis를 위한 딥러닝 기반 자연어 처리 기술을 알아보았습니다. 워드 임베딩, 순환 신경망, 그리고 긍정/부정 분류 모델을 조합하여 감성 분석을 수행할 수 있습니다. 이러한 기술을 활용하면 텍스트 데이터에서 유용한 정보를 추출하고 감성을 분석하는 데 활용할 수 있습니다.