감성 분석은 텍스트 데이터의 감정이나 의견을 분석하는 기술로 많은 분야에서 활용되고 있습니다. 하지만 감성 분석을 수행하기 위해서는 데이터 전처리가 선행되어야 합니다. 이번 글에서는 파이썬을 이용하여 감성 분석에 적합한 데이터 전처리 기법에 대해 알아보겠습니다.

1. 토큰화 (Tokenization)

감성 분석을 위한 첫 번째 단계는 토큰화입니다. 이는 텍스트를 단어, 구두점, 문장 등의 조각으로 나누는 것을 의미합니다. 파이썬에서는 nltk나 spacy와 같은 자연어 처리 라이브러리를 사용하여 토큰화를 수행할 수 있습니다.

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

text = "감성 분석을 위한 데이터 전처리 기법을 알아봅시다."
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)

2. 불용어 제거 (Stopwords Removal)

감성 분석을 위한 텍스트 데이터에는 의미를 담고 있지 않는 불용어를 제거하는 것이 중요합니다. 파이썬에서는 nltk 라이브러리의 불용어 사전을 활용하여 간단히 불용어를 제거할 수 있습니다.

from nltk.corpus import stopwords
stop_words = set(stopwords.words('korean'))

filtered_tokens = [word for word in tokens if word not in stop_words]
print(filtered_tokens)

3. 정제 (Normalization)

마지막으로, 텍스트 데이터를 정제하여 데이터의 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 이는 텍스트의 대소문자, 형태소 등을 통일시키는 작업을 포함합니다.

normalized_text = text.lower()
print(normalized_text)

감성 분석을 위한 데이터 전처리는 텍스트 데이터의 품질과 분석의 정확도에 큰 영향을 미칩니다. 파이썬을 이용하여 위의 데이터 전처리 기법들을 적용함으로써 보다 정확한 감성 분석 결과를 얻을 수 있습니다.

참고문헌: NLTK documentation