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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)으..

한국어 문장의 감성을 분석하고 긍정과 부정으로 분류할 수 있는 대표적인 코드는 KoNLPy와 Scikit-learn을 이용한 감성 분석 코드입니다. 이 코드는 다음과 같은 순서로 작동합니다. 1. 데이터 수집 및 전처리 2. 형태소 분석 및 품사 태깅 3. 긍정, 부정 단어 사전 생성 4. 피처 추출 및 벡터화 5. 분류 모델 생성 및 학습 6. 테스트 데이터 예측 및 성능 평가 이 코드를 실행하면, 입력된 한국어 문장의 감성을 긍정 또는 부정으로 분류하여 결과를 출력합니다. 예시 코드: # 필요한 라이브러리 import from konlpy.tag import Okt from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.mod..

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..

한국어 형태소 분석을 위해서는 KoNLPy 라이브러리를 사용할 수 있습니다. KoNLPy는 파이썬에서 한국어 형태소 분석을 위한 대표적인 라이브러리 중 하나입니다. KoNLPy를 사용하면 형태소 분석, 구문 분석, 개체명 인식 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 다음은 KoNLPy를 사용하여 한국어 형태소 분석을 수행하는 예시 코드입니다. python from konlpy.tag import Okt okt = Okt() text = "한국어 형태소 분석을 해보자" morphs = okt.morphs(text) print(morphs) pos = okt.pos(text) print(pos) nouns = okt.nouns(text) print(nouns) 위 코드에서는 Okt 클래스를 사용하여 한국어 형태소..