감정 분류 Python으로 이해하고 적용하기

 

감정 분류는 자연어 처리에서 텍스트의 감정 톤을 결정하는 데 사용되는 인기 있는 방식입니다. 그것은 텍스트가 전달하는 감정에 기초하여 긍정적, 부정적 또는 중립적 범주로 텍스트를 분류하는 것을 포함됩니다. 감정 분류는 소셜 미디어 모니터링, 요청 탐색 및 클라이언트 피드백 분석과 유사한 분야에서 광범위한 작업을 수행합니다.

 

이 글에서는 감정 분류를 자세히 설명하고 scikit-learn이라는 인기 기계 학습 라이브러리를 사용하여 Python에서 이를 적용하는 방법을 시연합니다.

 

 

 

 

감정 분류 이해하기

 

감정 분류는 특정 단어가 긍정적이거나 부정적인 감정을 전달한다는 가정에 근거합니다. 예를 들어 "행복하다"는 긍정적인 단어이고 "슬파다"는 부정적인 단어입니다. 감정 분류 알고리즘은 다른 단어와 함께 이 단어를 사용하여 텍스트를 긍정적, 부정적 또는 중립의 세 가지 범주 중 하나로 분류합니다.

 

감정 분류에 가장 일반적으로 사용되는 접근 방식은 기계 학습입니다. 이 알고리즘은 각 테스트에 긍정적, 부정적 또는 중립 레이블이 지정된 텍스트의 데이터 세트에서 훈련됩니다. 알고리즘은 훈련 데이터에서 단어와 감정 사이의 패턴과 연관성을 학습하고 이 지식을 적용하여 새로운 텍스트를 분류합니다.

 

 

 

 

Python에서 감정 분류 적용

 

이제 scikit-learn을 사용하여 Python에서 감정 분류를 적용하는 방법을 살펴보겠습니다.

 

먼저 데이터 세트를 준비해야 합니다. 긍정적 또는 부정적으로 표시된 160만 개의 트윗이 포함된 "Sentiment140" 데이터 세트를 사용합니다. 

 

 

 

데이터 세트를 다운로드했으면 Python으로 가져와야 합니다. 그렇다면 코드는...

import pandas as pd 

data = pd.read_csv('path_to_datset.csv', encoding='latin-1', header=None)
data.columns = ['sentiment', 'id', 'date', 'query', 'user', 'text']
data = data[['sentiment', 'text']]

 

 

다음으로 텍스트 데이터를 전처리해야 합니다. 불용어, 구두점을 제거하고 모든 단어를 소문자로 변환하여 이를 수행합니다. 그렇다면 코드는...

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
import string

stopwords = set(stopwords.words('english'))
punctuation = set(string.punctuation)

def preprocess_text(text):
    tokens = word_tokenize(text.lower())
    tokens = [token for token in tokens if token not in stopwords and token not in punctuation]
    preprocessed_text = ' '.join(tokens)
    return preprocessed_text

data['text'] = data['text'].apply)preprocess_text)

 

 

데이터를 사전 처리한 후 훈련 및 테스트 세트로 분할해야 합니다. 데이터 중 80%는 훈련용으로, 20%는 테스트용으로 사용할 것입니다. 그렇다면 코드는...

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['sentiment'], test_seze=0.2, random_state=42)

 

 

다음으로 scikit-learn의 CountVectorizer를 사용하여 텍스트 데이터를 단어 모음 표현으로 변환합니다. 그렇다면 코드는...

from sklearn.featur_extraction.text import CountVectorizer

vectorizer = CountVectorizer()
X_train_counts = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_counts = vectorizer.transform(X_test)

 

 

결국 훈련 데이터에 대해 Naive Bayes 분류기를 훈련하고 테스트 데이터에 대한 성능을 평가합니다. 그렇다면 코드는...

from sklearn.naive_bayes import MultinomiaNB
from sklearn.metrics import 

clf = MultinomiaNB()
clf.fit(X_train_counts, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test_counts)

accouracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

 

 

이 코드는 텍스트 데이터의 bag-of-words 표현에 대해 Naive Bayes 분류기를 훈련하고 테스트 세트에서 그 정확도를 평가합니다.

 

 

 

 

감정 분류는 자연어 처리에서 텍스트의 감정 톤을 결정하는 데 유용한 기술입니다. 이 글에서는 감정 분류를 설명하고 scikit-learn을 사용하여 Python에서 적용하는 방법을 시연했습니다. 이 글에서 설명된 방법을 따르면 자신만의 감정 분류 시스템을 만들어 다양한 작업에 적용할 수 있습니다.