Python을 사용한 감정 분석: 실습 가이드

당신이 다국적 기업을 운영하고 있고 수십만 명의 고객이 있다고 상상해보십시오.

당신은 최근에 제품을 출시했고 사람들이 그것에 대해 어떻게 생각하는지 알고 싶어합니다. 어떻게 하시겠습니까?

제품 리뷰를 확인하고 싶지만 리뷰가 수천 개에 이르면 매우 바쁠 수 있습니다.

여기에서 감정 분석을 구현합니다.

감정 분석이란 무엇이며 왜 중요한가요? 그리고 어떻게 사용됩니까? 이 자세한 기사에서 이러한 질문에 답할 것입니다.

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감정 분석이란 무엇입니까?

감정 분석은 자연어로 작성된 특정 텍스트에서 의견을 추출하는 자동화된 기술을 말합니다.

즉, 감정 분석은 텍스트의 특정 부분이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지 알아냅니다.

인공 지능 및 기계 학습의 일부이며 많은 산업 분야에서 사용됩니다. 기업을 위한 흥미로운 NLP 응용 프로그램 중 하나입니다.

예를 들어, 트윗에 '이 사람은 쓰레기입니다'라고 말하면 기계가 그 트윗이 부정적인 것으로 인식하도록 하고 싶습니다.

특정 텍스트가 긍정적인지 아닌지는 읽기만 하면 금방 알 수 있지만, 읽어야 할 내용이 방대해지면 작업이 어려워집니다.

그래서 감정 분석이 인기가 있습니다.

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감정 분석은 어떻게 작동합니까?

다음 두 문장의 감정을 어떻게 알 수 있습니까?

• 그 나무는 못생겼다
• 그 꽃은 좋은 냄새가 난다

당신은 키워드에 집중함으로써 그렇게 할 것입니다: 추악하고 멋지다. 첫 번째 문장이 'ugly'를 언급하기 때문에 부정적이라는 것을 알 수 있습니다. 두 번째 문장도 마찬가지입니다.

기계도 마찬가지로 감정 분석을 수행합니다. 긍정적이고 부정적인 키워드를 찾는 방법을 가르치고 다른 단어를 제거합니다.

많은 것처럼 보일 수 있지만 감정 분석 모델을 만든 후에는 어렵지 않을 것입니다.

감정 분석의 응용

앞서 언급했듯이 감정 분석은 여러 산업 분야에서 널리 퍼져 있습니다. 다음은 몇 가지 사용 예입니다.

정치 캠페인

여론을 파악하는 것은 정당에게 매우 중요합니다. 특정 주제에 대해 대중이 어떻게 생각하는지 모르는 정당은 결국 엄청난 실수를 저지를 수 있습니다.

정당은 유권자와 관련된 다양한 주제에 대한 일반적인 감정을 알고 있어야 합니다.

정당과 캠페인 관리자는 감정 분석을 사용하여 특정 주제에 대한 일반 대중의 의견을 찾습니다.

이를 위해 트위터 감정 분석을 사용합니다. 특정 주제에 대한 사람들의 트윗에서 데이터를 가져와 분석하여 반응이 좋은지 여부를 확인합니다.

트위터 감정 분석은 정당이 캠페인과 향후 전략을 계획하는 데에도 도움이 될 수 있습니다. 일반 대중의 의견을 효율적으로 이해할 수 있습니다.

고객 경험

기업은 감정 분석을 사용하여 고객 리뷰도 확인합니다. 많은 사람들이 직접 리뷰를 작성하지 않고 소셜 미디어에 자신의 의견을 게시합니다.

기업은 감성 분석을 통해 특정 제품에 대한 리뷰와 온라인에서 고객의 의견을 확인하여 마음에 드는지 여부를 확인할 수 있습니다.

고객에게 훌륭한 경험을 제공하는 것은 모든 회사에 매우 중요합니다. 그렇기 때문에 기업은 고객이 자신을 어떻게 인식하고 고객이 제품이나 서비스에 대해 어떻게 생각하는지 확인하기 위해 다양한 전략을 사용합니다.

고객의 의견을 파악한 후 조직은 제품 개선이 필요한지 여부도 파악할 수 있습니다.

제품이 긍정적인 반응을 얻지 못하면 조직에서 판매를 중단하거나 제품을 개선할 수 있습니다. 이 모든 것이 고객 경험 향상으로 이어집니다.

경쟁 분석

귀하의 제품 및 서비스에 대한 고객의 관점을 찾는 것 외에도 감성 분석을 통해 경쟁사의 제품에 대한 고객의 의견을 찾을 수도 있습니다.

이는 기업이 경쟁업체가 올바르게 수행하고 있는 작업과 경쟁업체가 실수를 범하고 있는 부분을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이런 식으로 그들은 적절하게 적응할 수 있습니다.

예를 들어 경쟁사의 특정 제품이 특정 단점으로 인해 나쁜 평가를 받고 있음을 알게 된 경우 해당 단점 없이 유사한 제품을 출시할 수 있습니다.

감정 분석은 이와 관련하여 강력한 도구입니다.

자동차, 제조, 접객업, 식품 및 기타 여러 산업 분야의 조직에서 이 목적을 위해 이 기술을 사용하고 있습니다(또는 사용할 수 있음).

감정 분석은 어떻게 하나요?

감정 분석을 수행하는 여러 가지 방법이 있습니다. 파이썬 기반:

• 오픈 소스 라이브러리 사용
• API 사용

둘 다 장단점이 있습니다.

오픈 소스 라이브러리 사용

오픈 소스 라이브러리를 사용하면 구현하려는 기술을 독립적으로 사용할 수 있습니다. 그러나 일부 하드웨어도 설치해야 할 수 있으므로 많은 리소스가 필요합니다.

그리고 감정 분석 파이썬 코드가 많이 필요하기 때문에 매우 복잡해질 수 있습니다. 처음부터 시작할 때 모델을 훈련하는 데에도 많은 데이터가 필요합니다.

또한 많은 오류가 발생할 수 있으므로 테스트에 크게 의존해야 합니다. 오픈 소스 라이브러리에도 가파른 학습 곡선이 있습니다.

API 사용

SaaS API를 사용하는 것은 리소스가 많지 않은 사람들(데이터 과학자, 하드웨어 등으로 구성된 팀)에게 더 나은 옵션으로 보일 수 있습니다. 또한 기계 학습과 Python에 대해 배우고 있다면 먼저 API부터 시작해야 합니다.

SaaS API로 감정 분석 모델을 만드는 것도 간단합니다. 이러한 API는 감정 분석 모델을 만들고 구현하는 작업을 단순화하기 위해 만들어졌습니다.

따라서 이러한 제품을 시작하는 데 큰 어려움을 겪지 않을 것입니다. 이를 위해 사용할 수 있는 API가 많이 있습니다.

API로 감정 분석을 수행하는 방법은 무엇입니까?

감정 분석 API를 사용할 때 감정 분석 파이썬 코드를 많이 작성할 필요가 없습니다. 일부 API를 사용하면 코드 없이도 감정 분석을 수행할 수 있습니다.

감정 분석을 수행하기 위해 대부분의 API에서 따라야 하는 단계는 다음과 같습니다.

• 계정 만들기
• Python SDK 설치(JSON 통합이 활성화되어 있는지 확인)
• 특정 코드 세트 작성(코드는 API마다 다름)
• 분석에 필요한 텍스트 복사/붙여넣기
• 결과 보기

각 API에는 작성해야 할 다른 Python 코드 세트가 필요하므로 이를 위해 API와 해당 문서를 철저히 확인해야 합니다. API를 사용하여 Twitter 감정 분석도 수행할 수 있습니다.

감정 분석 모델을 만드는 방법은 무엇입니까?

이제 감정 분석을 수행하는 방법을 알았지만 자동화하려면 어떻게 해야 합니까?

상품평에 대한 감정분석만 하고 싶다면 분석을 자동화하는 것이 더 효율적이지 않을까요?

이를 위해 감정 분석 모델을 만들어야 합니다.

감정 분석 모델은 유사한 텍스트를 분석하고 정기적으로 성능을 개선할 수 있습니다. 실생활에서 기계 학습의 좋은 예입니다.

감정 분석을 올바르게 수행하는 방법을 모델에 가르치면 나중에 많은 노력을 기울일 필요가 없습니다.

API를 사용하는 경우 몇 가지 모델을 사용할 수 있습니다. 그러나 특정 종류의 텍스트 그룹을 확인하기 위해 데이터 모델을 직접 개발할 수도 있습니다.

예를 들어 감정 분석 모델이 호텔 리뷰를 확인할 수 있다면 뉴스 기사를 효과적으로 분석할 수 없습니다.

분석을 할 준비가 되셨습니까?

감정 분석은 데이터 세계에서 Python과 기계 학습을 사용할 수 있는 여러 방법 중 하나입니다. 대기업에서 소규모 호텔에 이르기까지 많은 기업이 이미 이 강력한 기술을 사용하고 있습니다. 기계 학습 및 AI에 대해 배우는 것이 흥미로우면 IIIT-B의 기계 학습 인증 과정을 확인하고 실용적인 실습 워크샵, 사례 연구, 프로젝트 등을 즐기십시오.

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