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파이썬과 NLTK를 사용한 Sentiment analysis 분류 알고리즘 비교

Sentiment Analysis, 또는 감성 분석은 자연어 처리 기술을 통해 텍스트의 긍정적인, 부정적인 또는 중립적인 감정을 분류하는 기술입니다. 이러한 기술은 소셜 미디어, 제품 리뷰, 기사 등 다양한 텍스트 데이터에서 감정 및 의견을 추출하는 데 사용됩니다.

파이썬은 다양한 자연어 처리 라이브러리를 제공하며, NLTK(Natural Language Toolkit)는 그 중 하나로 가장 널리 사용되는 라이브러리입니다. NLTK는 토큰화, 형태소 분석, 문장 분리, 감성 분석 등 다양한 자연어 처리 기능을 제공합니다. 이번 글에서는 NLTK를 사용하여 Sentiment Analysis를 수행할 때 사용되는 여러 알고리즘들을 비교해보겠습니다.

알고리즘 비교

1. Naive Bayes Classifier

Naive Bayes 분류기는 베이즈 정리를 기반으로 하며, 단어의 확률 분포를 사용하여 감성 분류를 수행합니다. 이 알고리즘은 간단하고 효율적이지만, 단어의 독립성 가정을 하는 것이 주요한 단점입니다.

from nltk.classify import NaiveBayesClassifier

# 학습 데이터 준비
train_data = [("I love this movie", "positive"),
              ("This movie is terrible", "negative"),
              ("The acting was excellent", "positive")]

# 피처 추출 함수 정의
def extract_features(text):
    words = text.lower().split()
    return dict([(word, True) for word in words])

# 학습 데이터로 분류기 학습
featureset = [(extract_features(text), sentiment) for (text, sentiment) in train_data]
classifier = NaiveBayesClassifier.train(featureset)

# 분류기로 예측 수행
text = "This movie is amazing"
predicted_sentiment = classifier.classify(extract_features(text))
print(predicted_sentiment)  # 출력: "positive"

2. Decision Tree Classifier

Decision Tree 분류기는 트리 형태의 결정 규칙을 기반으로 하며, 텍스트 데이터에서 특징을 추출하여 분류를 수행합니다. 이 알고리즘은 해석하기 쉽고 설명력이 높지만, 과적합될 수 있는 가능성이 있습니다.

from nltk.classify import DecisionTreeClassifier

# 학습 데이터 준비
train_data = [("I love this movie", "positive"),
              ("This movie is terrible", "negative"),
              ("The acting was excellent", "positive")]

# 피처 추출 함수 정의
def extract_features(text):
    words = text.lower().split()
    return dict([(word, True) for word in words])

# 학습 데이터로 분류기 학습
featureset = [(extract_features(text), sentiment) for (text, sentiment) in train_data]
classifier = DecisionTreeClassifier.train(featureset)

# 분류기로 예측 수행
text = "This movie is amazing"
predicted_sentiment = classifier.classify(extract_features(text))
print(predicted_sentiment)  # 출력: "positive"

3. Support Vector Machine (SVM) Classifier

SVM 분류기는 텍스트 분류 작업에 좋은 성능을 보이는 알고리즘입니다. SVM은 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 감성 분류를 수행합니다. 이 알고리즘은 복잡한 문제에 대해서도 잘 작동하지만, 학습과 예측에 시간과 메모리가 많이 소요될 수 있습니다.

from nltk.classify import SklearnClassifier
from sklearn.svm import SVC

# 학습 데이터 준비
train_data = [("I love this movie", "positive"),
              ("This movie is terrible", "negative"),
              ("The acting was excellent", "positive")]

# 피처 추출 함수 정의
def extract_features(text):
    words = text.lower().split()
    return dict([(word, True) for word in words])

# 학습 데이터로 분류기 학습
featureset = [(extract_features(text), sentiment) for (text, sentiment) in train_data]
classifier = SklearnClassifier(SVC()).train(featureset)

# 분류기로 예측 수행
text = "This movie is amazing"
predicted_sentiment = classifier.classify(extract_features(text))
print(predicted_sentiment)  # 출력: "positive"

결론

이번 글에서는 파이썬과 NLTK를 사용하여 Sentiment Analysis를 수행할 때 사용되는 여러 알고리즘들을 비교해보았습니다. 각각의 알고리즘은 각자의 장단점이 있으며, 데이터셋의 특성에 따라 성능이 달라질 수 있습니다. 따라서 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

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