나만의 감정 분류 설계 및 평가 Python 예시와 함께 제공

 

감정 분류는 텍스트 데이터에 표현된 사적인 의견을 식별하고 분류하기 위해 자연어 처리(NLP)에서 사용되는 중요한 방식입니다. 제품 리뷰, 소셜 미디어 게시물 또는 고객 피드백을 분석하는 경우 감정 분류는 텍스트 이면의 전반적인 감정을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 글에서는 고유한 감정 분류 모델을 설계 및 평가하는 방법을 살펴보고 시작하는 데 도움이 되는 Python 예제를 제공합니다.

 

 

 

 

감정 분류는 무엇일까요?

 

오피니언 마이닝이라고도 하는 감정 분류는 텍스트 데이터의 감정 톤을 결정하기 위해 텍스트 데이터를 분석하는 프로세스입니다. 긍정적, 부정적 또는 중립적 감정을 표현하는 단어와 표현를 연결하고 결과적으로 텍스트를 채점합니다.

 

 

감정 분류는 일반적으로 SVM(Support Vector Machine), 의사 결정 트리 및 신경망과 유사한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 이러한 알고리즘은 일치하는 감정 레이블로 수동으로 주석이 달린 텍스트 샘플로 구성된 레이블이 지정된 데이터에 대해 교육을 받습니다.

 

 

 

 

감정 분류 모델 설계

 

감정 분류 모델을 설계하려면 먼저 레이블이 지정된 텍스트 샘플의 데이터 세트를 수집해야 합니다. 이 데이터 세트에는 긍정적, 부정적 및 중립적 감정의 예가 포함되어야 하며 작업할 텍스트 데이터의 대표적인 샘플을 제공할 수 있을 만큼 충분히 커야 합니다.

 

 

데이터 세트가 있으면 모델 구축을 시작할 수 있습니다. 널리 사용되는 접근 방식 중 하나는 bag-of-words 모델을 사용하는 것입니다. 이 모델은 각 텍스트 샘플을 순서와 환경을 무시하고 개별 단어 집합으로 나타냅니다. 또한 SVM 또는 의사 결정 트리와 유사한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 단어와 감정 레이블 간의 관계를 학습할 수 있습니다.

 

 

다음은 Bag-of-words 접근 방식과 SVM 알고리즘을 사용하여 감정 분류 모델을 세우는 Python 코드의 예시입니다.

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.svm import SVC

# 학습 데이터 정의
X_train = ['This product is amazing!', 'I hated this movie.', 'This restaurant is just okay.']
y_train = ['positive', 'negative', 'neutral']

# 학습 데이터의 단어장 표현 만들기
vectorizer = CountVectorizer()
X_train = vectorizer.fit_transform(X_train)

# 훈련 데이터에 SVM 분류기 훈련하기
clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

 

 

이 예에서는 먼저 3개의 텍스트 샘플과 일치하는 감정 텍스트로 구성된 훈련 데이터를 정의합니다. 또한 sklearn 라이브러리의 CountVectorizer 클래스를 사용하여 텍스트 데이터의 단어 모음 표현을 생성합니다. 결국 우리는 데이터의 bag-of-words 표현에 대해 SVM 분류기를 훈련시킵니다.

 

 

 

 

감정 분류 모델 평가

 

감정 분류 모델을 구축한 후에는 별도의 테스트 데이터 세트에서 성능을 평가해야 합니다. 이 데이터 세트는 훈련 데이터 세트와 크기 및 구성이 유사해야 하며 긍정적, 부정적 및 중립 감정의 예도 포함해야 합니다.

 

 

모델을 평가하기 위해 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 유사한 기준을 사용할 수 있습니다. 이러한 기준은 테스트 데이터 세트에서 모델의 성능을 정량적으로 측정합니다.

 

 

그런 다음 정확도 메트릭을 사용하여 감정 분류 모델을 평가하기 위한 Python 코드의 예입니다.

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 테스트 데이터 정의
X_test = ['This is the best movie ever!', 'I love this restarant.', 'This product is terrible.']
y_test = ['positive', 'positive', 'negative']

# 테스트 데이터의 bag-of-words 표현 만들기
X_test = vectorizer.transform(X_test)

# 학습된 분류기를 사용하여 테스트 데이터의 감정 라벨을 예측합니다. 
y_pred = clf.predict(X_test)

# 모델의 정확도 계산
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

 

 

이 예제에서는 먼저 교육 데이터를 전처리하는 데 사용한 것과 동일한 CountVectorizer 인스턴스를 사용하여 테스트 데이터의 단어 모음 표현을 생성합니다. 또한 훈련된 분류기를 사용하여 테스트 데이터에 대한 감정 레이블을 예측하고 결국에는 sklearn.metrics 라이브러리의 accuracy_score 함수를 사용하여 모델의 정확도를 계산합니다.

 

 

정밀도, 재현율 및 F1 점수와 유사한 다른 평가 기준은 sklearn.metrics 라이브러리의 해당 기능을 사용하여 유사한 방식으로 계산할 수 있습니다.

 

 

 

 

감정 분류 모델 완성

 

여전히 성능을 개선하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 전략이 있습니다. 감정 분류 모델이 테스트 데이터 세트에서 잘 작동하지 않는 경우입니다. 그런 다음 시작할 수 있는 많은 아이디어가 있습니다.

 

 

1. 더 큰 훈련 데이터 세트 사용하여 훈련 데이터 세트의 크기를 추가하면 모델의 일반화 가능성을 개선하고 과적합을 줄일 수 있습니다.

 

2. 고급 기계 학습 알고리즘 사용: 딥 러닝 모델과 유사한 고급 알고리즘을 사용하면 텍스트 데이터와 감정 표식 사이의 보다 복잡한 연결를 캡처할 수 있습니다.

 

3. 보다 정교한 피처 표현 사용: 단어 모음 표현을 사용하는 대신 단어 임베딩 또는 콘텐츠 모델과 유사한 보다 정교한 피처 표현을 사용할 수 있습니다.

 

4. 하이퍼파라미터 튜닝 수행: 수많은 기계 학습 알고리즘에는 성능을 개선하기 위해 튜닝할 수 있는 하이퍼파라미터가 있습니다. 다양한 하이퍼파라미터 설정으로 실험하면 종종 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

 

 

 

 

감정 분류는 텍스트 데이터에 표현된 사적인 의견을 분석하는 중요한 방식입니다. 이 글에서 우리는 자신으 감정 분류 모델을 설계하고 평가하는 방법을 살펴보고 시작하는 데 도움이 되는 Python 예제를 전달했습니다. 이러한 팁을 따르고 다양한 전략을 실험함으로써 감성을 직접 분류하는 감정 분류 모델을 만들 수 있습니다.