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Python으로 배우는 Sentiment Analysis

Violeta Misheva

Data Scientist

감성 분석 문제

감성 분석: 특정 주제에 대한 작성자의 의견을 파악하는 과정

  • 영화 리뷰
  • 아마존 상품 리뷰
  • 트위터 항공사 감성
  • 다양한 감정적 문학 예시
Python으로 배우는 Sentiment Analysis

리뷰 탐색

  • 리뷰 길이에 대한 기본 정보
  • 워드클라우드
  • 리뷰 길이 특성: 단어 수, 문장 수
  • 리뷰 언어 감지 특성
Python으로 배우는 Sentiment Analysis

감성을 담은 컬럼의 수치 변환

  • Bag-of-words
  • TF-IDF 벡터화
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer

# 벡터라이저 구문
vect = CountVectorizer().fit(data.text_column)
X = vect.transform(data.text_column)
Python으로 배우는 Sentiment Analysis

벡터라이저의 인수

  • 불용어: 정보가 적고 자주 등장하는 단어
  • n-그램 범위: 단어뿐 아닌 구도 사용
  • 어휘 크기 제어: max_features, max_df, min_df
  • 토큰 패턴 처리: 숫자나 특정 문자 제거

중요하지만 벡터라이저 인수는 아님

  • 렘마와 스템
Python으로 배우는 Sentiment Analysis

지도 학습 모델

  • 감성 예측을 위한 로지스틱 회귀 분류기
  • 정확도와 혼동 행렬로 평가
  • 학습/테스트 분할의 중요성
Python으로 배우는 Sentiment Analysis

연습해 봅시다!

Python으로 배우는 Sentiment Analysis

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