파이썬을 사용한 Sentiment analysis를 위한 자연어 처리 기법과 트렌드

04 Oct 2023

python

Sentiment Analysis(감성 분석)은 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 사용하여 텍스트 데이터에서 감정이나 의견을 추출하고 분류하는 프로세스입니다. 이 기술은 소셜 미디어, 온라인 리뷰, 고객 응답 등 다양한 소스의 텍스트 데이터를 분석하는 데에 널리 사용되고 있습니다. 파이썬은 이러한 Sentiment Analysis 작업에 유용한 도구와 라이브러리를 제공하므로, 이번 포스트에서는 파이썬을 사용한 Sentiment Analysis에 대한 자연어 처리 기법과 최신 트렌드에 대해 살펴보겠습니다.

1. 텍스트 전처리

Sentiment Analysis를 수행하기 전에 텍스트 데이터를 전처리해야 합니다. 이 과정에서 다음과 같은 기법을 사용할 수 있습니다.

토큰화(Tokenization): 문장을 단어로 분리하는 과정입니다. 파이썬의 Natural Language Toolkit(NLTK) 라이브러리의 word_tokenize 함수를 사용하면 쉽게 텍스트를 토큰으로 분리할 수 있습니다.
정제(Cleaning): 불필요한 문자, 특수 기호, 숫자 등을 제거하는 과정입니다. 정규 표현식(regular expression)을 사용하여 텍스트 데이터를 정제할 수 있습니다.
불용어 처리(Stopwords Removal): 의미를 가지지 않는, 분석에 도움이 되지 않는 단어를 제거하는 과정입니다. NLTK 라이브러리의 불용어 리스트를 사용하거나, 사용자 정의 불용어 리스트를 만들어 제거할 수 있습니다.

2. 특징 추출

Sentiment Analysis에서는 텍스트 데이터에서 어떤 특징이나 패턴을 추출하는 것이 중요합니다. 이를 위해 다음과 같은 기법을 사용할 수 있습니다.

단어 빈도(Term Frequency): 문서에 등장하는 단어의 빈도를 계산합니다. 각 단어의 빈도는 해당 단어가 문서의 감성에 얼마나 영향을 미치는지를 알려줄 수 있습니다.
TF-IDF: TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)는 단어의 상대적인 빈도와 문서 집합 전체에서 등장하는 빈도를 고려하여 단어의 중요도를 계산합니다. 이를 통해 각 단어가 주제나 감성을 얼마나 잘 표현하는지 알 수 있습니다.
n-gram: n-gram은 연속적인 n개의 단어를 추출하는 기법입니다. 예를 들어, bigram은 인접한 두 단어의 조합을 추출하는 것이며, trigram은 인접한 세 단어의 조합을 추출하는 것입니다. n-gram은 문맥을 파악하는 데에 도움이 될 수 있습니다.

3. 머신 러닝 알고리즘과 딥 러닝

Sentiment Analysis에서는 다양한 머신 러닝 알고리즘을 사용할 수 있습니다. 대표적인 알고리즘으로는 나이브 베이즈(Naive Bayes), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 의사 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest) 등이 있습니다. 또한, 딥 러닝 기반의 모델인 장단기 기억 네트워크(Long Short-Term Memory Network, LSTM) 감정 분류 모델도 사용됩니다.

4. 최신 트렌드: Transformer와 BERT

Transformer와 BERT는 자연어 처리 분야에서 큰 주목을 받고 있는 최신 트렌드입니다. Transformer는 언어 모델링 작업에 기반한 딥 러닝 모델로, 번역, 문장 생성 등에 널리 사용됩니다. BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 Transformer 구조를 사용하여 사전 훈련된 언어 모델을 구축한 후, 다운스트림 작업에 Fine-tuning을 수행하는 방식으로 Sentiment Analysis와 같은 텍스트 분류 작업에서 우수한 성능을 보여줍니다.

마무리

이번 포스트에서는 파이썬을 사용한 Sentiment Analysis를 위한 자연어 처리 기법과 최신 트렌드에 대해 살펴보았습니다. Sentiment Analysis는 소셜 미디어, 리뷰 분석, 고객 응답 등 다양한 분야에서 감성 정보를 추출하는 데에 많은 도움을 줄 수 있습니다. 파이썬의 다양한 라이브러리와 알고리즘을 활용하여 Sentiment Analysis를 수행해 보세요. #SentimentAnalysis #NLP