[Python NLTK] 실제 사례: 감성 분석, 사용자 감성 인사이트

오피니언 마이닝이라고도 알려진 감정 분석은 텍스트의 감정과 감정을 이해하고 식별하는 것을 목표로 하는 자연어 처리의 중요한 분야입니다. 감성분석은 여론분석, 고객만족도 분석, 상품평가 분석 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있다.

이 튜토리얼에서는 python NLTK 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 구현하고 사용자 감정에 대한 통찰력을 얻는 방법을 보여줍니다. 먼저 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다.

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다음으로 감정 사전을 다운로드하고 로드해야 합니다. NLTK는 다양한 감정 사전을 제공하는데, 일반적으로 사용되는 사전 중 하나는 VADER(Valence Aware Dictionary 및 sEntiment Reasoner)입니다. 다음 코드를 사용하여 VADER 사전을 다운로드하고 로드할 수 있습니다.

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사전을 로드한 후 텍스트에 대한 감정 분석을 수행할 수 있습니다. NLTK는 다양한 감정 분석 기능을 제공하며 일반적으로 사용되는 기능 중 하나는 SentimentIntensityAnalyzer.polarity_scores()입니다. 이 함수를 사용하여 텍스트의 감정 극성을 계산할 수 있습니다. 극성 범위는 [-1, 1]입니다. 여기서 -1은 부정적인 감정을 나타내고, 0은 중립적인 감정을 나타내고, 1은 긍정적인 감정을 나타냅니다.

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출력 결과는 다음과 같습니다.

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감정 분석 결과를 플롯팅하면 텍스트의 감정 분포를 시각적으로 확인하고 그로부터 귀중한 정보를 추출할 수 있습니다.

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