[감성 분석(4)] 한국어 감성사전을 활용한 문장 감성점수 평가(샘플 코드)

한국어 감성분석 사전을 활용하여 문장의 감성점수를 구하는 파이썬 코드를 소개해드리겠습니다.

KoNLPy 패키지에서 제공하는 Komoran 형태소 분석기와 한국어 감성분석 사전인 KNU 한국어 감성사전을 함께 사용하여 문장의 감성점수를 계산할 수 있습니다.

먼저, 필요한 패키지를 import 합니다.

from konlpy.tag import Komoran
import pandas as pd

다음으로, Komoran 객체와 감성사전을 불러옵니다.

komoran = Komoran()
sentiment_file = 'KNU한국어감성사전.txt'
sentiment_df = pd.read_csv(sentiment_file, delimiter='\t', header=None)

감성사전은 탭(\t)으로 구분된 텍스트 파일로 되어 있으므로, pandas를 사용하여 데이터프레임으로 변환합니다.

다음으로, 문장의 감성점수를 계산하는 함수를 정의합니다.

def get_sentiment_score(sentence):
    words = komoran.pos(sentence)  # 형태소 분석
    score = 0
    for word, pos in words:
        if pos in ['VA', 'VV', 'VX', 'VCP', 'VCN', 'MAG']:  # 감성단어인 경우
            found = sentiment_df[sentiment_df[0] == word]  # 단어 검색
            if not found.empty:  # 단어가 존재하는 경우
                polarity = found.iloc[0, 1]  # 극성(긍정/부정) 확인
                if polarity == 'P':
                    score += 1  # 긍정일 경우 감성점수 +1
                elif polarity == 'N':
                    score -= 1  # 부정일 경우 감성점수 -1
    return score

위 함수에서는 입력된 문장을 Komoran 객체를 사용하여 형태소 분석하고, 감성분석 사전에서 단어를 검색하여 극성(긍정/부정)을 확인하며, 이를 바탕으로 감성점수를 계산합니다.

예를 들어, "오늘 날씨가 좋아서 기분이 좋다"는 문장의 감성점수를 계산하면 다음과 같습니다.

sentence = '오늘 날씨가 좋아서 기분이 좋다'
score = get_sentiment_score(sentence)
print(score)  # 2

이 문장에서는 '좋다'라는 긍정적인 감성단어가 2회 등장하였으므로, 감성점수는 2점입니다.