[python] 감정 분석
목차
소개
텍스트 데이터로부터 감정을 파악하는 감정 분석은 자연어 처리 분야에서 중요한 주제입니다. 감정 분석은 소셜 미디어, 제품 리뷰, 고객 피드백 등 다양한 텍스트 데이터에 대한 감성을 이해하고 파악하는 데 활용됩니다.
감정 분석이란?
감성 분석이라고도 불리는 감정 분석은 주어진 텍스트의 감정적 톤을 인식하고 계량화하는 자연어 처리 기술입니다. 이는 해당 텍스트가 긍정적, 부정적, 또는 중립적인지를 파악하는 것을 의미합니다. 감정 분석은 텍스트가 담고 있는 감정을 자동으로 감지하고 분류할 수 있어, 빠르고 대규모의 텍스트 데이터를 처리하는 데 유용합니다.
감정 분석을 위한 Python 라이브러리
파이썬은 감정 분석을 수행하기 위한 다양한 라이브러리를 제공합니다. 몇 가지 대표적인 라이브러리는 다음과 같습니다.
- NLTK (Natural Language Toolkit): 텍스트 처리를 위한 매우 유연하고 강력한 라이브러리로, 감정 분석을 비롯한 다양한 자연어 처리 기술을 지원합니다.
- TextBlob: NLTK와 Pattern 라이브러리를 기반으로 하는 텍스트 처리 라이브러리로, 간단하고 강력한 감정 분석 기능을 제공합니다.
- VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner): 감정 분석을 위한 룰 기반의 라이브러리로, 특히 소셜 미디어 텍스트에 대해 강력한 성능을 보입니다.
예시 코드
from textblob import TextBlob
text = "이 영화 정말 최고였어!"
blob = TextBlob(text)
sentiment_score = blob.sentiment.polarity
if sentiment_score > 0:
print("긍정적인 감정입니다.")
elif sentiment_score < 0:
print("부정적인 감정입니다.")
else:
print("중립적인 감정입니다.")
결론
파이썬을 활용하여 감정 분석을 수행하는 것은 간단하며, 다양한 라이브러리를 활용하여 다양한 종류의 텍스트 데이터에 대한 감정을 파악할 수 있습니다. 이를 통해 소셜 미디어 감정 분석, 제품 리뷰 분석, 고객 피드백 및 여론 조사 등에 활용할 수 있습니다.
참고 자료
- Bird, S., Klein, E., & Loper, E. (2009). Natural language processing with Python: analyzing text with the natural language toolkit. O’Reilly Media, Inc.
- “TextBlob: Simplified Text Processing”, https://textblob.readthedocs.io/en/dev/
- Hutto, C.J. & Gilbert, E.E. (2014). “VADER: A Parsimonious Rule-based Model for Sentiment Analysis of Social Media Text”, Eighth International Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM-14).