[python] 파이썬 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 이용한 영화 리뷰 감정 분석
영화 리뷰 감정 분석은 자연어 처리 분야에서 매우 중요한 주제입니다. 파이썬의 네이처언어 프로세싱(NLP) 라이브러리를 사용하여 감정 분석 모델을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 텍스트 데이터 수집
가장 먼저 해야 할 일은 영화 리뷰 데이터를 수집하는 것입니다. 온라인 리뷰 사이트나 공개된 데이터셋을 활용하여 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰를 모두 수집합니다.
2. 데이터 전처리
수집한 데이터를 정제하고 전처리하는 작업이 필요합니다. 텍스트 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출 등의 과정을 통해 텍스트 데이터를 정형화합니다.
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer
from nltk.tokenize import word_tokenize
def preprocess_text(text):
text = text.lower()
tokens = word_tokenize(text)
tokens = [word for word in tokens if word.isalpha()]
tokens = [word for word in tokens if word not in stopwords.words('english')]
stemmer = PorterStemmer()
tokens = [stemmer.stem(word) for word in tokens]
return tokens
3. 감정 분석 모델 구축
전처리된 데이터를 기반으로 감정 분석 모델을 구축합니다. 주로 자연어 처리 라이브러리인 NLTK, SpaCy, 머신 러닝 라이브러리인 scikit-learn, 텐서플로우 등을 활용하여 모델을 학습시킵니다.
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import LinearSVC
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000)
X = vectorizer.fit_transform(preprocessed_reviews)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, labels, test_size=0.2, random_state=42)
model = LinearSVC()
model.fit(X_train, y_train)
4. 모델 성능 평가
학습된 모델을 테스트 데이터에 적용하여 성능을 평가합니다. 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표를 활용하여 모델의 성능을 확인합니다.
5. 모델 적용
최종적으로 개발한 감정 분석 모델을 활용하여 실제 영화 리뷰를 분석하고 감정을 예측합니다.
결론
파이썬 네이처언어 프로세싱 라이브러리를 사용하여 영화 리뷰의 감정을 분석하는 방법에 대해 알아보았습니다. NLP와 머신 러닝 기술을 활용하여 텍스트 데이터에서 감정을 추출하는 것은 매우 흥미로운 주제이며, 다양한 분야에서 활용될 수 있는 기술입니다.
끝.