본 게시물에서는 Gensim을 이용하여 문서의 감성을 분석하는 방법에 대해 소개하겠습니다. 감성 분석은 텍스트에 담긴 감정이 긍정적인지 부정적인지를 판단하는 작업으로, 자동화된 텍스트 분석 및 사회적 의견 마이닝에 유용하게 사용됩니다.

Gensim이란?

Gensim은 Python으로 작성된 토픽 모델링 및 자연어 처리를 위한 라이브러리입니다. 주로 토픽 모델링, 문서 유사도 계산, 텍스트 요약, 감성 분석 등에 사용됩니다. Gensim은 Word2Vec, Doc2Vec 및 다양한 기능을 제공하여 효율적인 텍스트 처리를 지원합니다.

Gensim을 사용한 감성 분석 방법

Gensim을 이용하여 감성 분석을 수행하기 위해서는 아래와 같은 과정을 따릅니다.

1. 텍스트 데이터 전처리: 문서에서 불필요한 문자나 단어를 제거하고, 토큰화 및 정규화 작업을 수행합니다.

from gensim.utils import simple_preprocess
from gensim.parsing.preprocessing import STOPWORDS

def preprocess(text):
    result = []
    for token in simple_preprocess(text):
        if token not in STOPWORDS:
            result.append(token)
    return result

1. 단어 임베딩: Gensim의 Word2Vec 또는 Doc2Vec을 사용하여 단어를 임베딩하여 벡터 형태로 표현합니다.

from gensim.models import Word2Vec

# 단어 임베딩 모델 학습
model = Word2Vec(preprocessed_documents, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)

1. 감성 분석 모델 학습: 임베딩된 단어 벡터를 이용하여 감성 분석 모델을 학습합니다.

# 감성 분석 모델 학습
from gensim.models import FastText

model = FastText(preprocessed_documents, vector_size=100, window=5, min_count=5, workers=4, sg=1)

1. 문서 감성 분석: 학습된 감성 분석 모델을 사용하여 문서의 감성을 분석합니다.

# 문서의 감성 분석
document_sentiment = model.wv.most_similar(preprocess(test_document))

요약

이렇듯 Gensim을 활용하면 감성 분석을 비롯한 다양한 자연어 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다. Gensim은 다양한 기능과 모듈을 제공하여 텍스트 데이터의 처리 및 분석을 단순화하고 효율적으로 할 수 있도록 도와줍니다.

참고 문헌: Gensim 공식 문서

이상으로 Gensim을 이용한 문서 감성 분석 방법에 대해 알아보았습니다. 부가적인 질문이 있으시다면 언제든지 문의해 주세요!