[python] 감성 분석을 통한 마이닝 작업의 자동화

12 Dec 2023

감성 분석은 텍스트에서 감정과 의견을 인식하고 평가하는 프로세스를 의미합니다. 이를 통해 특정 제품, 서비스, 또는 트렌드에 대한 고객들의 반응을 이해할 수 있습니다.

이 블로그 게시물에서는 Python을 사용하여 감성 분석을 적용하고, 마이닝(Mining) 작업을 자동화하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

Python에서는 Natural Language Toolkit(NLTK), TextBlob, VADER 등 다양한 감성 분석 라이브러리를 제공하고 있습니다. 이 중에서 사용자의 요구에 맞게 적절한 라이브러리를 선택합니다.

# NLTK를 사용한 감성 분석 예시
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

감성 분석을 위해서는 텍스트 데이터가 필요합니다. 이를 위해 웹 스크래핑, API 호출 등을 통해 데이터를 수집하고, 전처리 작업을 수행해야 합니다.

# 텍스트 데이터 수집과 전처리 예시
import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup

선택한 감성 분석 라이브러리를 사용하여 감성 점수를 계산합니다. 해당 텍스트가 긍정적인지 부정적인지, 또는 중립적인지를 판별하기 위한 지표로 사용됩니다.

# 감성 점수 계산 예시
text = "이 제품 정말 좋아!"
score = analyzer.polarity_scores(text)

수집된 데이터에 대해 감성 분석을 적용한 결과를 자동화하여 처리하고, 이를 시각화하여 직관적으로 이해할 수 있도록 합니다.

분석된 감성 결과를 바탕으로 해당 제품, 서비스, 트렌드 등에 대한 인사이트를 도출하고, 이를 통해 비즈니스 결정 등에 활용할 수 있습니다.

감성 분석을 통한 마이닝 작업의 자동화를 통해, 대량의 텍스트 데이터에 대한 감성을 신속하게 분석하고 통찰력을 얻을 수 있습니다.