[python] 감성 분석을 위해 필요한 데이터 수집 방법

12 Dec 2023

python

감성 분석은 텍스트 데이터에서 사용자의 감정을 파악하는 데 사용되며, 이를 위해 다양한 종류의 텍스트 데이터를 수집해야 합니다. 이 포스트에서는 감성 분석을 위해 필요한 데이터를 수집하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 소셜 미디어 플랫폼 활용

감성 분석을 위한 데이터를 수집하는 가장 흔한 방법은 소셜 미디어 플랫폼에서 데이터를 수집하는 것입니다. 트위터, 페이스북, 인스타그램 등에서 사용자의 텍스트 기반 포스트, 댓글, 리뷰 등을 수집할 수 있습니다.

예를 들어, 트위터 API를 사용하여 특정 키워드에 대한 트윗을 실시간으로 수집할 수 있습니다.

import tweepy

# Twitter API 인증 정보
consumer_key = 'YourConsumerKey'
consumer_secret = 'YourConsumerSecret'
access_token = 'YourAccessToken'
access_token_secret = 'YourAccessTokenSecret'

# 인증 정보를 사용하여 API에 연결
auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
api = tweepy.API(auth)

# 특정 키워드를 포함한 트윗 검색
tweets = api.search(q='감성분석', count=100)
for tweet in tweets:
    print(tweet.text)

2. 웹 스크래핑

웹 스크래핑을 통해 온라인 포럼, 블로그, 뉴스 기사 등의 텍스트 데이터를 수집할 수 있습니다. Beautiful Soup 및 Selenium과 같은 라이브러리를 사용하여 특정 웹페이지에서 필요한 정보를 추출할 수 있습니다.

예를 들어, Beautiful Soup을 사용하여 특정 웹페이지에서 리뷰 데이터를 수집할 수 있습니다.

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = 'https://www.example.com/reviews'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

reviews = soup.find_all('div', class_='review')
for review in reviews:
    print(review.text)

3. 데이터베이스 및 오픈 데이터 활용

공공 데이터 포털이나 데이터베이스를 활용하여 감성 분석에 적합한 텍스트 데이터를 수집할 수도 있습니다. 예를 들어, 영화 리뷰를 활용하기 위해 영화 리뷰 데이터셋을 다운로드하여 사용할 수 있습니다.

결론

감성 분석을 위한 데이터 수집은 소셜 미디어 플랫폼, 웹 스크래핑, 데이터베이스 및 오픈 데이터 등 다양한 소스를 활용하여 다양한 종류의 텍스트 데이터를 수집하는 것이 중요합니다. 적합한 데이터를 수집하여 감성 분석 모델을 구축하고 효과적인 분석을 수행할 수 있습니다.

참고문헌: