Sentiment analysis에 활용되는 파이썬 라이브러리 분석

04 Oct 2023

python

Sentiment Analysis는 텍스트의 감정을 분석하는 기술로, 텍스트 데이터에 대한 감정적인 내용을 파악하는 데 사용됩니다. 파이썬은 Sentiment Analysis를 수행하기 위한 다양한 라이브러리를 제공하고 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Sentiment Analysis에 활용되는 중요한 파이썬 라이브러리를 분석해보겠습니다.

1. NLTK (Natural Language Toolkit)

NLTK는 파이썬에서 자연어 처리를 위한 가장 인기있는 라이브러리입니다. Sentiment Analysis에 활용되는 NLTK는 많은 기능을 제공합니다. 가장 일반적인 방법인 단어 기반 분류 모델을 사용하여 문서의 감정을 예측하는 기능을 제공합니다. 또한 감정 사전을 기반으로 각 단어의 감정 점수를 계산하는 기능도 포함되어 있습니다.

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 문장을 감정 점수로 변환하는 함수
def get_sentiment_score(sentence):
    sid = SentimentIntensityAnalyzer()
    sentiment_score = sid.polarity_scores(sentence)
    return sentiment_score

sentence = "I love this product!"
sentiment_score = get_sentiment_score(sentence)
print(sentiment_score['compound']) # 감정 점수 출력

2. TextBlob

TextBlob은 NLTK를 기반으로 한 간단하고 사용하기 쉬운 라이브러리입니다. Sentiment Analysis를 수행하기 위해 간단한 API를 제공합니다. TextBlob은 문장의 텍스트를 입력으로 받아 해당 문장의 감정 점수와 감정 태그를 반환합니다.

from textblob import TextBlob

# 문장의 감정 점수와 감정 태그를 반환하는 함수
def get_sentiment_score(sentence):
    blob = TextBlob(sentence)
    sentiment_score = blob.sentiment.polarity
    sentiment_tag = 'positive' if sentiment_score > 0 else 'negative' if sentiment_score < 0 else 'neutral'
    return sentiment_score, sentiment_tag

sentence = "I love this product!"
sentiment_score, sentiment_tag = get_sentiment_score(sentence)
print(sentiment_score, sentiment_tag) # 감정 점수와 감정 태그 출력

마무리

NLTK와 TextBlob은 Sentiment Analysis를 위해 파이썬에서 널리 사용되는 라이브러리입니다. 이 두 라이브러리는 간단한 API를 제공하며, 감정 점수와 감정 태그를 통해 텍스트의 감정을 파악할 수 있습니다. Sentiment Analysis에 대한 연구 및 개발을 위해 이러한 라이브러리를 활용하는 것을 추천합니다.

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