[python] 파이썬을 이용한 감성 분석의 한계와 개선 방향

12 Dec 2023

python

소개

감성 분석은 텍스트나 음성 데이터에서 감정과 감성을 파악하는 방법으로, 기업이 제품 또는 서비스에 대한 고객의 반응을 이해하고자 할 때 중요한 역할을 합니다. 파이썬은 감성 분석을 수행하는 데 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 그러나 감성 분석은 다양한 한계점을 갖고 있으며, 이를 극복하기 위한 개선이 필요합니다.

감성 분석의 한계

1. 정확도

기존의 감성 분석 모델은 문맥, 뉘앙스, 미묘한 차이 등을 이해하는 데 한계가 있어 정확도가 떨어질 수 있습니다.

2. 다의어 처리

많은 단어가 다양한 문맥에서 다른 의미로 사용되기 때문에 다의어 처리의 어려움이 있는데, 이는 기존의 감성 분석 모델에서 정확도 문제로 이어질 수 있습니다.

감성 분석의 개선 방향

1. 딥러닝을 활용한 모델 개선

딥러닝 기술을 활용하여 감성 분석 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 특히 순환 신경망과 어텐션 메커니즘을 이용한 모델은 문맥을 이해하고 다의어 처리에 능숙하여 정확도를 높일 수 있습니다.

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

model = tf.keras.Sequential([
    Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length),
    LSTM(units=64, return_sequences=True),
    LSTM(units=32, return_sequences=False),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

2. 감성 사전의 업데이트

감성 사전을 지속적으로 업데이트하여 다의어 처리와 문맥을 고려할 수 있는 단어의 감성을 더욱 정확하게 파악할 수 있도록 개선할 수 있습니다.

결론

파이썬을 이용한 감성 분석은 다양한 한계가 존재하지만, 딥러닝을 활용한 모델 개선과 감성 사전의 지속적인 업데이트를 통해 이러한 한계를 극복할 수 있습니다. 이를 통해 보다 정확하고 신속한 감성 분석이 가능해질 것으로 기대됩니다.

참고 자료

이영섭. (2013). “딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문.” 위키북스.

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