파이썬 Sentiment analysis를 위한 표준 텍스트 분류 데이터셋 분석

04 Oct 2023

python

Sentiment Analysis는 텍스트 데이터의 감성(positive, negative, neutral)을 분석하는 기술로, 여러 분야에서 활용되고 있습니다. 이를 위해서는 좋은 품질의 텍스트 분류 데이터셋이 필요합니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬으로 Sentiment Analysis를 수행하기 위한 표준 텍스트 분류 데이터셋을 분석해 보겠습니다.

1. 텍스트 분류 데이터셋 선택

텍스트 분류 데이터셋은 Sentiment Analysis를 위한 기계 학습 모델을 만들기 위해 사용됩니다. 대표적인 텍스트 분류 데이터셋으로는 IMDB 리뷰 데이터셋과 Amazon 리뷰 데이터셋이 있습니다. 이번 분석에서는 IMDB 리뷰 데이터셋을 사용하겠습니다.

2. 데이터셋 불러오기

먼저, 파이썬 코드를 사용하여 IMDB 리뷰 데이터셋을 불러옵니다.

import pandas as pd

df = pd.read_csv('imdb_reviews.csv')

3. 데이터셋 탐색

불러온 데이터셋을 살펴보고, 어떠한 특성을 가지고 있는지 확인해야 합니다. 다음은 데이터셋의 처음 5개의 샘플을 출력하는 코드입니다.

print(df.head())

4. 데이터 전처리

데이터셋에는 텍스트 외에도 다양한 특성이 포함될 수 있습니다. Sentiment Analysis를 위해 텍스트 데이터만을 사용하고자 한다면, 데이터셋에서 해당 열만 추출하고 나머지 열은 삭제해야 합니다. 또한, 데이터셋에는 결측치나 불필요한 문자열 등이 포함될 수 있으므로 이를 처리해야 합니다.

df = df[['text', 'sentiment']]
df = df.dropna()
df = df.replace({'sentiment': {'positive': 1, 'negative': 0}})

5. 데이터 시각화

데이터셋을 살펴보고 어떤 특성을 가지고 있는지 시각화하는 것은 중요합니다. Sentiment Analysis를 위한 데이터셋의 클래스 분포를 시각화해 보겠습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

sentiment_counts = df['sentiment'].value_counts()
plt.bar(sentiment_counts.index, sentiment_counts.values)
plt.xlabel('Sentiment')
plt.ylabel('Count')
plt.title('Sentiment Distribution')
plt.show()

6. 기계 학습 모델 학습

데이터셋을 기반으로 Sentiment Analysis를 수행하기 위해 기계 학습 모델을 학습시켜야 합니다. 이는 선택한 모델에 따라 다르게 수행될 수 있습니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 학습시키는 코드는 다음과 같습니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

X = df['text']
y = df['sentiment']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy: ", accuracy)

7. 결과 분석

기계 학습 모델을 통해 Sentiment Analysis를 수행한 후, 결과를 분석해야 합니다. 모델의 정확도, 오분류된 샘플의 특성 등을 고려하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.

결론

이번 포스트에서는 파이썬을 사용하여 Sentiment Analysis를 위한 표준 텍스트 분류 데이터셋을 분석하는 방법을 알아보았습니다. 좋은 품질의 데이터셋을 선택하고, 데이터 전처리 및 시각화를 수행한 후 기계 학습 모델을 학습시키는 방법을 사용하여 Sentiment Analysis를 수행할 수 있습니다.