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감정 분석의 작업은 주어진 텍스트의 극성을 분류하는 것입니다. 텍스트 작성자가 긍정적인지, 부정적인지 또는 중립적인 감정을 표현하고 있는지 식별하는 데 사용할 수 있습니다. 감정 분석은 마케팅, 고객 서비스 및 고객 감정을 이해하는 것이 중요한 기타 영역에서 널리 사용됩니다.
감정 분석을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있지만 가장 효과적인 방법 중 하나는 기계 학습을 사용하는 것입니다. 이 기사에서는 감정 분석을 위해 기계 학습을 사용하는 방법을 살펴보겠습니다.
기계 학습은 데이터에서 학습할 수 있는 알고리즘의 설계 및 개발을 다루는 인공 지능의 하위 분야입니다. 기계 학습 알고리즘은 분류, 회귀 및 클러스터링과 같은 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.
감정 분석에 사용할 수 있는 다양한 기계 학습 알고리즘이 있습니다. 가장 일반적인 것은 지원 벡터 머신, 결정 트리 및 나이브 베이즈 분류기입니다.
SVM(Support Vector Machine)은 분류 및 회귀 모두에 사용할 수 있는 지도 학습 알고리즘 유형입니다. SVM은 긍정 예제와 부정 예제를 최대한 분리하는 초평면을 찾는 아이디어를 기반으로 합니다.
결정 트리는 분류 및 회귀 모두에 사용할 수 있는 지도 학습 알고리즘의 한 유형입니다. 의사 결정 트리는 데이터를 일부 기준에 따라 더 작은 그룹으로 재귀적으로 분할한다는 아이디어를 기반으로 합니다.
Naive Bayes 분류기는 특히 텍스트 분류에 적합한 감독 학습 알고리즘 유형입니다. Naive Bayes 분류기는 데이터의 기능이 서로 독립적이라는 가정을 기반으로 합니다.
이 질문에 대한 답은 없습니다. 감정 분석을 위한 최고의 기계 학습 알고리즘은 사용 중인 데이터에 따라 달라집니다. 일부 기계 학습 알고리즘은 다른 것보다 특정 유형의 데이터에 더 적합합니다.
어떤 기계 학습 알고리즘도 완벽하지 않다는 점을 명심하는 것도 중요합니다. 어떤 알고리즘을 사용하든 항상 오류율이 있습니다. 목표는 데이터에 가장 적합하고 오류율이 가장 낮은 알고리즘을 찾는 것입니다.
기계 학습을 사용하여 감정 분석을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 이 섹션에서는 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 감정 분석을 수행하는 한 가지 방법을 살펴보겠습니다.
이 자습서에서는 Python 라이브러리 scikit-learn을 사용합니다. Scikit-learn은 기계 학습을 위한 다양한 도구가 포함된 무료 오픈 소스 라이브러리입니다.
첫 번째 단계는 scikit-learn을 설치하는 것입니다. 가장 쉬운 방법은 pip 패키지 관리자를 사용하는 것입니다.
pip install scikit-learn
scikit-learn이 설치되면 Python 프로그램으로 가져올 수 있습니다.
import sklearn
다음 단계는 교육 및 테스트에 사용할 데이터를 로드하는 것입니다. 이 자습서에서는 대규모 영화 리뷰 데이터 세트의 영화 리뷰 데이터 세트를 사용합니다. 이 데이터 세트에는 긍정적 또는 부정적으로 레이블이 지정된 50,000개의 영화 리뷰가 포함되어 있습니다.
다음 명령을 사용하여 데이터 세트를 다운로드할 수 있습니다.
wget http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz
데이터 세트가 다운로드되면 다음 명령을 사용하여 추출할 수 있습니다.
tar -xzvf aclImdb_v1.tar.gz
영화 리뷰 데이터 세트는 훈련 세트와 테스트 세트의 두 부분으로 나뉩니다. 훈련 세트에는 25,000개의 영화 리뷰가 포함되어 있고 테스트 세트에는 25,000개의 영화 리뷰가 포함되어 있습니다.
훈련 세트를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 훈련하고 테스트 세트를 사용하여 알고리즘의 성능을 평가할 것입니다.
다음 단계는 데이터를 전처리하는 것입니다. 영화 리뷰를 기계 학습 알고리즘에서 사용할 수 있는 형식으로 변환해야 합니다. 이를 수행하는 한 가지 방법은 각 리뷰를 단어 벡터로 나타내는 것입니다.
scikit-learn의 CountVectorizer 클래스를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다. CountVectorizer 클래스는 문자열 목록(예: 영화 리뷰)을 가져와 단어 수 행렬로 변환합니다.
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer()
train_data = vectorizer.fit_transform(train_data)
test_data = vectorizer.transform(test_data)
데이터가 사전 처리되면 기계 학습 알고리즘을 훈련할 수 있습니다. 이 자습서에서는 서포트 벡터 머신을 사용합니다.
scikit-learn의 SGDClassifier 클래스를 사용하여 서포트 벡터 머신을 훈련할 수 있습니다. SGDClassifier 클래스는 일종의 최적화 알고리즘인 확률적 경사하강법을 구현합니다.
from sklearn.linear_model import SGDClassifier
model = SGDClassifier()
model.fit(train_data, train_labels)
모델이 훈련되면 이를 사용하여 테스트 세트에 대한 예측을 할 수 있습니다.
predictions = model.predict(test_data)
마지막으로 정확도 점수를 사용하여 알고리즘의 성능을 평가할 수 있습니다. 정확도 점수는 알고리즘이 올바르게 수행한 예측 수를 측정한 것입니다.
from sklearn.metrics import accuracy_score
print(accuracy_score(test_labels, predictions))
이 기사에서는 감정 분석을 위해 기계 학습을 사용하는 방법을 살펴보았습니다. 데이터를 사전 처리하는 방법과 기계 학습 알고리즘을 교육하는 방법을 살펴보았습니다. 또한 알고리즘의 성능을 평가하는 방법도 살펴보았습니다.