[python] 파이썬 gensim을 이용한 네이버 영화 리뷰 감정 분석 성능 비교
소개
자연어 처리 기술은 기계 학습 및 감정 분석과 같은 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, 감정 분석은 다양한 산업 분야에서 제품 및 서비스 평가, 소비자 반응 이해 등에 활용되고 있습니다. 이번 글에서는 파이썬의 Gensim 라이브러리를 활용하여 네이버 영화 리뷰에 대한 감정 분석을 수행하고 그 성능을 비교해보겠습니다.
Gensim을 이용한 감정 분석
Gensim은 토픽 모델링 및 자연어 처리를 위한 라이브러리로, Word2Vec, Doc2Vec 모델 등을 제공합니다. 이번 예제에서는 Gensim을 이용하여 네이버 영화 리뷰 텍스트 데이터를 전처리하고 감정 분석 모델을 훈련시키는 방법에 대해 다룰 것입니다.
import gensim
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
from nltk.tokenize import word_tokenize
import pandas as pd
# 네이버 영화 리뷰 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('naver_movie_reviews.csv')
# 텍스트 데이터 전처리
tagged_data = [TaggedDocument(words=word_tokenize(_d.lower()), tags=[str(i)]) for i, _d in enumerate(data['review'])]
# Doc2Vec 모델 훈련
model = Doc2Vec(vector_size=100, window=2, min_count=1, workers=4, epochs=100)
model.build_vocab(tagged_data)
model.train(tagged_data, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)
성능 비교
감정 분석 모델의 성능을 평가하기 위해 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수 등을 활용합니다. 이러한 지표를 기반으로, Gensim을 이용한 감정 분석 모델과 다른 모델(예: Scikit-learn, Keras 등)의 성능을 비교하여 어떤 점에서 우수한지 판단하게 됩니다.
결론
이번 글에서는 Gensim을 이용하여 네이버 영화 리뷰 감정 분석을 수행하고, 다른 감정 분석 모델과의 성능을 비교하는 방법에 대해 알아보았습니다. 따라서, Gensim을 활용하여 효과적인 감정 분석 모델을 구축할 수 있음을 확인할 수 있었습니다.