[java] 자바로 구현된 Weka와 TensorFlow 감정 분류 방법 소개

05 Dec 2023

java

감정 분류는 자연어 처리의 중요한 응용 분야 중 하나입니다. 이번 기술 블로그에서는 자바로 구현된 Weka와 TensorFlow를 사용하여 감정 분류를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. Weka 소개

Weka는 자바로 구현된 머신 러닝 및 데이터 마이닝 라이브러리입니다. Weka는 자연어 처리 작업에도 널리 사용되며, 다양한 데이터 분석 및 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

2. Weka를 사용한 감정 분류

Weka를 사용하여 감정 분류를 수행하려면 먼저 텍스트 데이터를 벡터 형태로 변환해야 합니다. 이를 위해 텍스트 전처리 작업을 수행하고, 피처 추출 및 변환을 진행해야 합니다.

import weka.core.*;
import weka.classifiers.*;
import weka.classifiers.functions.*;
import weka.filters.*;
import weka.filters.unsupervised.attribute.*;
import weka.classifiers.meta.FilteredClassifier;

public class SentimentClassifier {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // Load text data
    DataSource source = new DataSource("data.csv");
    Instances data = source.getDataSet();
    
    // Set class attribute
    data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
    
    // Preprocess and transform text data
    StringToWordVector filter = new StringToWordVector();
    filter.setInputFormat(data);
    Instances filteredData = Filter.useFilter(data, filter);
    
    // Train a classifier
    Classifier classifier = new Logistic();
    classifier.buildClassifier(filteredData);
    
    // Make predictions
    Evaluation eval = new Evaluation(filteredData);
    eval.evaluateModel(classifier, filteredData);
    System.out.println(eval.toSummaryString());
  }
}

위의 예제 코드는 Weka를 사용하여 감정 분류를 수행하는 간단한 예입니다. data.csv 파일에서 텍스트 데이터를 로드하고, 문자열을 벡터 형태로 변환하는 작업을 거친 후, 로지스틱 회귀 분류기를 사용하여 모델을 학습하고 예측을 수행합니다.

3. TensorFlow 소개

TensorFlow는 인기 있는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다. TensorFlow는 자연어 처리 작업에 특히 효과적이며, 감정 분류와 같은 작업을 처리할 수 있는 다양한 모델과 알고리즘을 제공합니다.

4. TensorFlow를 사용한 감정 분류

TensorFlow를 사용하여 감정 분류를 수행하는 방법은 다양합니다. 영어 문장의 감정을 분류하는 예를 들어 보겠습니다.

import org.tensorflow.*;
import org.tensorflow.types.TFloat32;

public class SentimentClassifier {
  public static void main(String[] args) throws Exception {
    // Load the trained model
    SavedModelBundle model = SavedModelBundle.load("model", "serve");
    Session session = model.session();
    
    // Preprocess and transform text data
    String sentence = "I am happy";
    byte[] inputBytes = sentence.getBytes("UTF-8");
    Tensor inputTensor = Tensor.create(TFloat32.DTYPE, new long[] { 1 }, ByteBuffer.wrap(inputBytes));
    
    // Make predictions
    Tensor result = session.runner()
        .feed("input", inputTensor)
        .fetch("output")
        .run()
        .get(0);
    
    // Process the result
    float[] probabilities = new float[2];
    result.copyTo(probabilities);
    float positiveProbability = probabilities[0] * 100;
    float negativeProbability = probabilities[1] * 100;
    
    System.out.printf("Positive probability: %.2f%%\n", positiveProbability);
    System.out.printf("Negative probability: %.2f%%\n", negativeProbability);
  }
}

위의 예제 코드는 TensorFlow를 사용하여 감정 분류를 수행하는 간단한 예입니다. 이미 학습된 모델을 로드하고, 입력 문장을 전처리한 후 모델에 입력값으로 주어 예측을 수행합니다. 결과로부터 긍정적인 감정 확률과 부정적인 감정 확률을 추출하여 출력합니다.

5. 결론

이번 블로그에서는 자바로 구현된 Weka와 TensorFlow를 사용하여 감정 분류를 수행하는 방법을 소개했습니다. 각각의 라이브러리는 감정 분류 작업을 효과적으로 처리할 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 실제 프로젝트에서는 데이터의 특성과 요구 사항에 따라 적절한 라이브러리를 선택하여 감정 분류를 진행해야 합니다.

목차

1. Weka 소개

2. Weka를 사용한 감정 분류

3. TensorFlow 소개

4. TensorFlow를 사용한 감정 분류

5. 결론

참고 자료