소개
감정 분석은 텍스트 데이터에서 감정적인 내용을 추출하고 분석하는 과정입니다. 감성 분석은 이러한 감정 정보를 기반으로 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지를 판별하는 작업을 의미합니다. 이번 글에서는 JavaScript 라이브러리인 Ramda를 활용하여 감정 분석과 감성 분석을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.
Ramda 소개
Ramda는 함수형 프로그래밍을 위해 설계된 JavaScript 라이브러리입니다. Ramda는 커링(currying)과 고차 함수(higher-order functions)를 지원하며, 데이터를 불변(immutable)하게 다루는 함수들을 제공합니다. 이러한 특징들은 데이터 변환이나 조작 시에 안전하고 예측 가능한 동작을 보장해 줍니다.
감정 분석을 위한 Ramda 함수
단어 감정 점수 계산
감정 분석의 첫 번째 단계는 텍스트에서 단어 감정 점수를 계산하는 것입니다. 이를 위해 Ramda의 pipe 함수와 map 함수를 사용합니다. 각 단어에 대해 사전(pre-trained dataset)에서 해당 단어의 감정 점수를 찾습니다.
예시 코드:
const emotionalScore = R.pipe(
R.map(word => lookupEmotionalScore(word)),
R.filter(EmotionalScore.isValid),
R.map(EmotionalScore.getScore)
);
감성 분석하기
감정 분석의 두 번째 단계는 단어 감정 점수를 기반으로 텍스트의 감성을 판별하는 것입니다. 이를 위해 Ramda의 reduce 함수를 활용합니다. 단어 감정 점수를 모두 더하고, 최종 감성 점수를 계산합니다.
예시 코드:
const sentimentAnalysis = R.reduce((sum, score) => sum + score, 0);
결론
Ramda를 활용하여 감정 분석 및 감성 분석을 구현하는 방법을 알아보았습니다. Ramda의 함수형 프로그래밍 기능을 활용하면 데이터를 불변하게 다룰 수 있으며, 감정 점수 계산과 감성 분석의 과정을 간결하고 안전하게 구현할 수 있습니다. Ramda는 JavaScript 프로젝트에서 함수형 프로그래밍을 적용할 때 유용한 도구가 될 것입니다.
참고 자료: