[python] Tornado와 감정 분석 기능의 결합

01 Dec 2023

python

소개

Tornado는 Python으로 작성된 비동기 웹 프레임워크로, 강력한 네트워킹 기능을 제공합니다. 감정 분석은 텍스트 데이터에서 사용자의 감정을 추출하는 기술로, 소셜 미디어, 온라인 리뷰, 고객 서비스 등에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 이 글에서는 Tornado와 감정 분석 기능을 결합해 실시간 감정 분석 웹 어플리케이션을 구축하는 방법을 알아보겠습니다.

필요한 라이브러리 설치

먼저, Tornado와 감정 분석을 위한 추가 라이브러리를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치합니다.

pip install tornado
pip install nltk
pip install vaderSentiment

Tornado는 비동기 웹 프레임워크이므로, IOLoop를 사용하여 비동기 요청을 처리할 수 있습니다. nltk는 자연어 처리를 위한 라이브러리로, 감정 분석을 위해 사용됩니다. vaderSentiment는 nltk를 기반으로한 감정 분석 라이브러리입니다.

Tornado 웹 서버 구성

Tornado를 사용하여 간단한 웹 서버를 구성해봅시다. 다음 코드는 Tornado의 기본 예제입니다.

import tornado.ioloop
import tornado.web

class MainHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def get(self):
        self.write("Hello, world!")

def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
    ])

if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

위 코드는 “/” 경로에 대한 요청이 들어올 때 “Hello, world!”라는 응답을 반환합니다. 이제 이 코드를 실행해보면 웹 서버가 실행되는 것을 확인할 수 있습니다.

감정 분석 기능 구현

이제 감정 분석 기능을 추가해보겠습니다. nltk와 vaderSentiment를 사용하여 텍스트의 감정을 분석하고, 분석 결과를 반환하는 함수를 생성합니다.

import nltk
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

def analyze_sentiment(text):
    nltk.download('vader_lexicon')  # 감정 분석에 필요한 데이터 다운로드
    sid = SentimentIntensityAnalyzer()
    sentiment_scores = sid.polarity_scores(text)
    return sentiment_scores

위 코드에서 analyze_sentiment 함수는 주어진 텍스트의 감정을 분석하여 감정 점수를 반환합니다. 점수는 부정적인 감정, 긍정적인 감정, 중립적인 감정 등을 포함하고 있습니다.

Tornado와 감정 분석 기능의 결합

이제 Tornado 웹 서버와 감정 분석 기능을 결합해보겠습니다. 다음 코드는 ‘/’ 경로에 대한 요청이 들어왔을 때, 텍스트를 분석하고 감정 점수를 반환하는 예제입니다.

class SentimentAnalysisHandler(tornado.web.RequestHandler):
    def post(self):
        text = self.get_body_argument('text')
        sentiment_scores = analyze_sentiment(text)
        self.write(sentiment_scores)

def make_app():
    return tornado.web.Application([
        (r"/", MainHandler),
        (r"/analyze", SentimentAnalysisHandler),
    ])

if __name__ == "__main__":
    app = make_app()
    app.listen(8888)
    tornado.ioloop.IOLoop.current().start()

위 코드에서 /analyze 경로에 대한 POST 요청이 들어오면, 요청 바디에 있는 텍스트를 감정 분석하여 감정 점수를 반환합니다.

이제 웹 브라우저나 curl 등의 도구를 사용하여 POST 요청을 보내 보세요. 응답으로 감정 점수가 반환되는 것을 확인할 수 있을 것입니다.

결론

이제 Tornado와 감정 분석 기능을 함께 사용하여 실시간 감정 분석 웹 어플리케이션을 구축하는 법을 알아보았습니다. 이러한 웹 어플리케이션은 소셜 미디어 플랫폼, 온라인 리뷰 사이트, 고객 서비스 등에서 사용될 수 있으며, 사용자의 감정 변화를 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.