서론
영화 산업은 많은 사람들에게 큰 관심을 받고 있으며, 영화 리뷰는 영화에 대한 개인적인 의견과 감정을 나타내는 중요한 자료입니다. 이러한 영화 리뷰를 감정 분류하여 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰로 분류할 수 있다면, 영화 산업에 큰 도움을 줄 수 있습니다. 파이썬을 이용한 Sentiment Analysis를 통해 영화 리뷰 감정 분류 성능을 평가해보고자 합니다.
Sentiment Analysis란?
Sentiment Analysis는 텍스트 데이터에서 감정 또는 의견을 추출하는 기술입니다. 이를 이용하여 텍스트 리뷰를 긍정, 부정 또는 중립으로 분류할 수 있습니다. Sentiment Analysis는 자연어 처리와 기계 학습 알고리즘을 활용하여 텍스트 데이터의 감성을 분석합니다.
데이터셋
이번 프로젝트에서는 영화 리뷰 데이터셋을 사용합니다. 데이터셋은 각각 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰로 레이블링된 텍스트 리뷰로 구성되어 있습니다. 데이터셋은 감정 분류 성능 평가를 위해 학습 데이터와 테스트 데이터로 분리되었습니다.
성능 평가 지표
성능 평가를 위해 다음과 같은 지표를 사용합니다:
- 정확도 (Accuracy): 전체 예측 중 올바르게 분류된 비율
- 정밀도 (Precision): 긍정적으로 예측한 리뷰 중에서 실제로 긍정적인 비율
- 재현율 (Recall): 실제로 긍정적인 리뷰 중에서 긍정적으로 예측한 비율
- F1 스코어 (F1 Score): 정밀도와 재현율의 조화 평균
분류 모델
이번 프로젝트에서는 딥러닝 기법인 순환 신경망(RNN)을 사용하여 Sentiment Analysis 모델을 구축합니다. RNN은 이전 시간 단계의 입력을 현재 시간 단계의 입력에 고려하는 반복 과정을 통해 시퀀스 데이터를 처리합니다. 이 모델을 사용하여 영화 리뷰의 감정을 분류합니다.
결과와 결론
실제로 구현한 Sentiment Analysis 모델을 평가하기 위해 테스트 데이터셋을 사용합니다. 이를 통해 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어 등의 지표를 계산하여 모델의 성능을 평가합니다. 이를 통해 영화 리뷰의 감정을 명확하게 분류할 수 있는 파이썬 Sentiment Analysis 모델의 성능을 확인할 수 있습니다.