인간의 감정을 분석하는 것은 기술적으로 어려운 일이었지만, 최근 딥러닝과 자연어 처리 기술의 발전으로 가능해졌습니다. 이번에는 Python의 Flask 웹 프레임워크와 Keras 딥러닝 라이브러리를 활용하여 감정 분석 애플리케이션을 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

목차

1. Flask 프로젝트 설정
2. 감정 분석 모델 구축
3. 감정 분석 모델을 Flask 애플리케이션에 통합

1. Flask 프로젝트 설정

먼저, Flask를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발하기 위해 가상 환경을 설정합니다. 가상 환경을 설정하는 이유는 프로젝트마다 필요한 패키지 버전이 다를 수 있기 때문입니다.

$ python -m venv venv
$ source venv/bin/activate
$ pip install flask

가상 환경을 설정한 후에는 Flask 애플리케이션의 기본 구조를 생성합니다. app.py 파일 안에 웹 애플리케이션의 라우팅 및 렌더링을 담당할 코드를 작성합니다.

from flask import Flask, render_template, request
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

이제 기본적인 Flask 애플리케이션의 설정이 완료되었습니다.

2. 감정 분석 모델 구축

감정 분석을 위해 Keras를 사용하여 간단한 딥러닝 모델을 구축합니다. 주어진 텍스트가 긍정적인지 부정적인지 판단하는 이진 분류 모델을 만들어보겠습니다.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Embedding, LSTM

model = Sequential()
model.add(Embedding(max_features, 32))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='binary_crossentropy', metrics=['acc'])

위의 코드는 Embedding 레이어를 통해 텍스트를 밀집 벡터(dense vector)로 변환하고, LSTM 레이어를 통해 시퀀스 데이터를 처리한 뒤 이진 분류를 수행하는 모델을 정의합니다.

3. 감정 분석 모델을 Flask 애플리케이션에 통합

Flask 애플리케이션에 만든 감정 분석 모델을 통합하여 사용자가 입력한 텍스트의 감정을 분석하는 기능을 구현합니다.

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    text = request.form['text']
    # 감정 분석 모델을 통해 예측 수행
    prediction = model.predict(process_text(text))
    return render_template('result.html', prediction=prediction)

위의 코드는 사용자가 입력한 텍스트를 받아 감정 분석 모델을 통해 예측을 수행하고, 결과를 화면에 출력하는 기능을 구현한 예시입니다.

이제 감정 분석 애플리케이션에 대한 설정과 모델의 구축 및 통합이 완료되었습니다. 사용자는 이제 웹 페이지를 통해 텍스트의 감정을 분석할 수 있게 될 것입니다.

이상으로 Flask와 Keras를 이용한 감정 분석 애플리케이션 개발 방법에 대해 알아보았습니다.

참고문헌:

• Keras Documentation: https://keras.io/
• Flask Documentation: https://flask.palletsprojects.com/