[python] 파이썬 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 이용한 상품 리뷰 분석

21 Dec 2023

python

상품 리뷰는 고객들의 경험과 선호도를 파악하는 데 중요한 자료입니다. 파이썬 자연어 처리 라이브러리를 사용하면 이러한 리뷰를 분석하여 소비자들의 관심사를 이해하고 제품 또는 서비스를 개선할 수 있습니다.

텍스트 데이터 전처리

파이썬의 nltk 라이브러리를 사용하여 텍스트 데이터를 전처리할 수 있습니다. 문자열에서 문장을 추출하고, 특수 문자를 제거하며, 단어를 토큰화하여 단어 단위로 분리할 수 있습니다.

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

# 텍스트 토큰화
text = "고객 서비스가 매우 친절하고 상품 배송도 빠릅니다."
tokens = word_tokenize(text)

# 불용어 제거
stop_words = set(stopwords.words('korean'))
filtered_tokens = [word for word in tokens if word.lower() not in stop_words]

감성 분석

KoNLPy 라이브러리를 사용하여 한국어 텍스트의 감성 분석을 수행할 수 있습니다. 이를 통해 긍정적 또는 부정적인 리뷰를 분류하고, 고객들의 선호도를 파악할 수 있습니다.

from konlpy.tag import Okt
okt = Okt()

# 품사 태깅
pos_tokens = okt.pos("고객 서비스가 매우 친절하고 상품 배송도 빠릅니다.")

토픽 모델링

리뷰 데이터에서 주제를 추출하기 위해 gensim 라이브러리를 사용하여 토픽 모델링을 할 수 있습니다. 이를 통해 어떤 주제에 대해 고객들이 어떻게 반응하는지를 파악할 수 있습니다.

from gensim import corpora, models
dictionary = corpora.Dictionary(filtered_tokens)

# 문서-단어 행렬 생성
corpus = [dictionary.doc2bow(review) for review in reviews]

# LDA 모델 학습
lda_model = models.LdaModel(corpus, num_topics=3, id2word=dictionary, passes=15)

위의 예시를 통해 파이썬을 사용하여 상품 리뷰를 분석할 수 있는 기본적인 과정을 살펴보았습니다.

이러한 분석을 통해 기업은 고객들의 니즈를 파악하고 제품이나 서비스를 향상시키는 데 도움을 얻을 수 있습니다.

참고 자료

NLTK: https://www.nltk.org/
KoNLPy: https://konlpy.org/ko/latest/
Gensim: https://radimrehurek.com/gensim/