[python] 영화 감성 분석을 통한 베스트셀러 예측 방법

12 Dec 2023

python

영화 감성 분석은 자연어 처리 기술을 활용하여 영화 리뷰나 토론에서의 감정을 파악하는 과정입니다. 이 기술은 베스트셀러 예측에도 응용될 수 있습니다. 알아보도록 하겠습니다.

1. 영화 리뷰 데이터 수집

베스트셀러 예측 모델을 구축하기 위해서는 먼저 영화 리뷰 데이터를 수집해야 합니다. 감성 분석을 위한 훈련용 데이터를 구축하는 것이 중요합니다.

import pandas as pd
from nltk.corpus import movie_reviews

# Load movie reviews
reviews = [(movie_reviews.raw(fileid), category)
           for category in movie_reviews.categories()
           for fileid in movie_reviews.fileids(category)]

# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(reviews, columns=['review', 'sentiment'])

2. 감성 분석 모델 구축

이제 수집한 리뷰 데이터를 사용하여 감성 분석 모델을 구축합니다. 주로 텍스트 분류 모델을 활용하여 리뷰의 감정을 분석합니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.svm import LinearSVC

# Split the data
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['review'], df['sentiment'], test_size=0.2, random_state=42)

# Create a pipeline
model = make_pipeline(TfidfVectorizer(), LinearSVC())
model.fit(X_train, y_train)

3. 베스트셀러 예측 모델 구축

감성 분석 모델을 통해 얻은 결과를 활용하여 베스트셀러 예측 모델을 구축합니다. 영화의 감성이 책의 성공에 영향을 미칠 수 있기 때문에, 영화 감성 분석 결과를 활용하여 베스트셀러 여부를 예측할 수 있습니다.

# Use the sentiment analysis model to predict book bestseller status
predicted_bestseller = model.predict(book_review)

결론

영화 감성 분석을 활용하여 베스트셀러 예측 방법은 영화 리뷰 데이터를 통해 베스트셀러 여부를 예측하는 흥미로운 방법입니다. 이를 통해 출간 전의 책의 성공 가능성을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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