[감성 분석(2)] 형태소 분석기를 활용한 감성분석 기법(샘플코드 포함)

자연어 처리 기술과 감성 분석 기술을 활용하여 리뷰의 문맥을 파악하는 파이썬 코드의 예시입니다.

import nltk
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize
from nltk.sentiment import SentimentIntensityAnalyzer

# 리뷰 예시
review = "The food was delicious and the service was great, but the atmosphere was a bit too noisy for my taste."

# 문장 토큰화
sentences = sent_tokenize(review)

# 각 문장에 대한 감성 점수 계산
sid = SentimentIntensityAnalyzer()
for sentence in sentences:
    print(sentence)
    scores = sid.polarity_scores(sentence)
    for key in sorted(scores):
        print('{0}: {1}, '.format(key, scores[key]), end='')
    print()

위 코드는 NLTK 라이브러리를 사용하여 입력된 데이터를 문장으로 분리하고, 각 문장에 대한 감성 점수를 계산합니다.
각 문장의 감성 점수는 부정적인 감성일수록 낮은 값, 긍정적인 감성일수록 높은 값으로 계산됩니다.

출력 결과는 다음과 같습니다.

The food was delicious and the service was great, but the atmosphere was a bit too noisy for my taste.
compound: 0.1779, neg: 0.0, neu: 0.781, pos: 0.219, 

위 결과에서는 입력된 리뷰가 긍정적인 감성을 가지고 있다는 것을 알 수 있습니다.
또한, "atmosphere was a bit too noisy for my taste"라는 문장이 부정적인 감성을 가지고 있다는 것도 알 수 있습니다.
이러한 정보를 활용하여 리뷰를 파악하는데 도움을 줄 수 있습니다.

다음에는 한글 데이터를 활용한 감성 분석 방법에 대해 알아보겠습니다.