[python] 파이썬과 머신 러닝을 결합한 감성 분석 모델링 방법

12 Dec 2023

python

이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 머신 러닝을 활용한 감성 분석 모델링에 대해 다루어 보겠습니다. 감성 분석은 문서나 문장, 단어 등에 대한 긍정, 부정 또는 중립 등의 감정을 파악하는 기술로, 소셜 미디어, 온라인 리뷰 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

1. 데이터 전처리

데이터 전처리는 모든 머신 러닝 프로젝트의 핵심 단계 중 하나입니다. 감성 분석을 위한 데이터도 적합한 형식으로 가공해야 합니다. 이를 위해 다음과 같은 단계를 수행할 수 있습니다:

텍스트 정제: 특수 문자, 숫자, HTML 태그 등을 제거하고 텍스트를 정제합니다.
토큰화: 문장을 단어 또는 구절로 쪼개어 토큰화합니다.
불용어 제거: 의미 없는 단어들을 제거합니다.

import re
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

def preprocess_text(text):
    text = re.sub(r"[^a-zA-Z]", " ", text.lower())  # 특수 문자 제거 및 소문자 변환
    words = word_tokenize(text)  # 텍스트를 단어로 토큰화
    words = [word for word in words if word not in set(stopwords.words('english'))]  # 불용어 제거
    return " ".join(words)

2. 감성 분석 모델 학습

데이터 전처리 후, 머신 러닝 모델을 사용하여 감성 분석을 수행할 수 있습니다. 특히, 자연어 처리 분야에서는 순환 신경망(RNN)이나 트랜스포머(Transformer)와 같은 모델을 활용하여 감성 분석을 수행하는 경우가 많습니다.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 텍스트 데이터를 숫자로 변환하는 등의 전처리 작업 수행
# ...

# 감성 분석을 위한 LSTM 모델 생성
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_sequence_length))
model.add(LSTM(units=100))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=64, validation_data=(X_val, y_val))

3. 모델 평가 및 활용

학습된 감성 분석 모델을 평가하여 성능을 확인하고, 실제 응용 프로그램에서 활용할 수 있습니다. 해당 모델은 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시물 등의 감성을 파악하는 데 활용될 수 있습니다.

이처럼 파이썬과 머신 러닝 기법을 활용하여 감성 분석 모델을 개발할 수 있으며, 이를 실제 응용 프로그램에 적용함으로써 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.

참고문헌: