[9강] 감정 분석: 긍정과 부정 분류하기

1. 소개

1) 감정 분석의 개념

▪ 텍스트나 음성과 같은 데이터에서 사용자의 감정을 인식하고 분류하는 자연어 처리 기술

▪ 주로 긍정, 부정, 중립과 같은 감정 카테고리로 분류

▪ 감정 톤을 파악하여 의사 결정이나 사용자 경험을 개선하는 데 활용

2) 감정 분석의 중요성 및 실생활에서의 활용

▪ 소셜 미디어, 제품 리뷰, 고객 피드백 등 다양한 텍스트 데이터에서 사용자의 의견과 감정을 이해하는데 중요한 역할

▪ 실생활에서는 감정 분석이 마케팅 전략 수립, 제품 품질 향상, 고객 서비스 개선 등 다양한 응용 분야에서 활용

▪ 소비자들과 조직 간의 상호 작용을 더 효과적으로 관리할 수 있도록 함.

2. 감정 분석의 기본 개념

1) 감정 분석의 정의와 목적

▪ 감정 분석은 텍스트나 음성 데이터에서 감정을 파악하고 해당 감정을 긍정, 부정, 중립 등의 카테고리로 분류하는 자연어 처리 기술

▪ 감정분석의 목적은 사용자의 감정을 이해하여 비즈니스 의사 결정, 제품 개선, 사용자 경험 향상 등 다양한 분야에서 활용하는 

2) 감정 분석의 어려움

▪ 감정 분석은 텍스트의 의미, 언어적인 맥락, 문맥적인 이해 등에서 언어의 다양성, 감정의 다양성, 문맥의 해석 등이 어려움으로 작용.

▪ 또한, 문화적인 차이, 미묘한 표현의 해석 등이 정확한 감정 분석이 어려움.

3) 감정 분석의 주요 응용 분야

▪ 소셜 미디어에서 사용자의 감정을 파악하여 마케팅 전략을 수립하거나 제품 개선을 위한 피드백을 활용

▪  또한, 고객 서비스 분야에서는 실시간으로 사용자의 감정을 파악하여 더 나은 서비스를 제공하는 데 활용

3. 텍스트 전처리

1) 텍스트 데이터의 정규화

▪ 감정 분석을 위해 텍스트 데이터를 정규화하는 과정 필요

▪ 대소문자 통일, 줄바꿈 및 특수 문자 제거 등을 포함

▪ 이렇게 함으로써 모델이 텍스트를 더 많이 이해할 수 있다.

2) 감정 분석을 위한 토큰화

▪ 토큰화는 문장을 단어 또는 구문으로 나누는 과정

▪ 감정 분석에서는 주로 단어 단위로 텍스트를 토큰화하여 각 단어를 개별적으로 분석

▪ 이는 텍스트의 의미를 더 세밀하게 이해할 수 있도록 함.

3) 불용어 처리 및 표제어 추출

▪ 불용어는 감정 분석에 필요하지 않은 일반적인 단어, 이를 제거하여 모델의 성능을 향상시킴.

▪ 표제어 추출은 단어의 원형을 찾아 일반화하는 과정, 동사의 활용 형태나 명사의 복수형 등을 통일하여 모델의 학습을 용이하게 함.

4. 감정 분석의 핵심 기술

1) 감정 사전 활용

▪ 감정 사전은 단어들과 그에 대한 감정 점수를 포함하는 사전이다. 이를 활용하여 텍스트 내의 각 단어의 감정을 계산하고 종합하여 문장이나 문서의 전체적인 감정을 파악한다.

ex) 긍정적인 단어들의 합이 부정적인 단어들의 합보다 크면 해당 텍스트는 긍정적인 감정으로 분류될 수 있음.

2) 기계 학습 기반 감정 분석

▪ 기계 학습은 텍스트 데이터와 감정 레이블을 사용하여 모델을 훈련시키는 방식으로 감정 분석에 적용한다.

▪ 주로 지도 학습 알고리즘을 사용하며, 훈련된 모델은 새로운 텍스트에 대한 감정을 예측한다. 

▪ 대표적인 알고리즘으로는 Support Vector Machines(SVM), Random Forest, Naive Bayes 등이 활용된다.

3) 딥러닝을 활용한 감정 분석

▪ 딥러닝은 텍스트 데이터의 복잡한 패턴을 학습하는 데 강점이 있다.

▪ 특히 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM), 최근의 변형된 모델인 Transformer 등이 텍스트 감정 분석에 활용된다.

▪ 딥러닝은 텍스트의 문맥을 더 잘 이해하고 긴 범위의 의미를 파악하는 데 도움된다.

5. 감정 분석의 주요 알고리즘과 모델

1) 지도 학습 기반 알고리즘

▪ 지도 학습은 텍스트와 해당 텍스트에 대한 감정 레이블을 사용하여 모델을 학습시키는 방법이다.

▪ 주로 Support Vector machines(SVM), Random Forest, Naive Bayes등의 알고리즘을 활용한다.

▪ 이러한 알고리즘은 주어진 데이터셋에서 패턴을 학습하여 새로운 텍스트에 대한 감정을 예측한다.

2) 비지도 학습 기반 알고리즘

▪ 비지도 학습은 감정 레이블이 없는 데이터에서 감정을 발견하고 분류하는 방식이다.

▪ 주로 군집화 알고리즘, 토픽 모델링, 혹은 감정 점수를 활용하는 알고리즘을 사용한다.

▪ 이러한 방법은 사전에 레이블을 필요로 하지 않아도 감정 분석을 수행할 수 있는 장점이 있다.

3) 딥러닝 모델 소개

▪ 딥러닝은 텍스트의 복잡한 패턴을 학습하기에 특히 효과적이다.

▪ 주로 순환 신경망(RNN), 장단기 메모리(LSTM), Transformer와 같은 딥러닝 모델을 사용한다.

▪ 이러한 모델은 문맥을 파악하고 긴 범위의 문장을 이해하는데 강점, 텍스트 감정 분석에서 우수한 성능을 가진다.

6. 감정 분석의 응용 분야

1) 소셜 미디어 감정 분석

▪ 소셜 미디어 플랫폼에서 사용자들이 남긴 글, 댓글, 트윗 등을 분석한다. 

▪ 해당 내용에 담긴 감정을 파악하는 것이 가능하고, 기업들은 제품 혹은 서비스에 대한 소비자들의 감정을 이해하고 이에 대한 피드백을 활용하여 비즈니스 전략을 수립한다.

2) 제품 리뷰 감정 분석

▪ 제품 리뷰는 소비자들의 제품 경험을 나타내는 중요한 자료이다.

▪ 감정 분석을 통해 리뷰에서 나타나는 긍정적인 특징과 부정적인 피드백을 파악하여 제품 품질 향상이나 마케팅 전략을 조정하는데 활용한다.

3) 온라인 채팅 상의 감정 분석

▪ 챗봇이나 온라인 상담 시스템에서 상대방과의 상호작용에서 나타나는 감정을 분석하여 높은 사용자 만족도와 원활한 의사소통을 도모한다.

▪ 이를 통해 상대방에게 더 나은 서비스를 제공하고 감정에 따라 적절한 대응이 가능하다.

7. 감정 분석의 도전과 미래 전망

1) 다양한 언어 및 문화에 대한 대응

▪ 감정 분석은 다양한 언어와 문화에서 나타나는 표현의 다양성을 이해하고 처리하는 데 도전을 겪고 있다.

▪ 머신러닝 및 딥러닝 모델을 더욱 효과적으로 다양한 언어의 문화에 적용하기 위한 연구 및 기술 개발이 요구된다.

2) 윤리적 고려사항 및 개인 정보 보호

▪ 감정 분석 기술의 확대에 따라 사용자의 감정 정보 수집과 활용에 대한 윤리적인 문제가 부각되고 있다.

▪ 개인 정보 보호와 사용자 동의에 대한 적절한 정책과 기술적 보호 방안을 마련하는 것이 중요하다.

3) 감정 분석 기술의 미래 전망

▪ 감정 분석 기술은 계속해서 발전한다.

▪ 특히 딥러닝과 자연어 처리 기술의 진보에 힘입어 성능이 향상 중이다.

▪ 미래에는 더 정교한 모델과 더 많은 데이터를 활용하여 감정 분석의 정확도와 다양성의 증가가 전망된다.

8. 실제 응용 사례

1) 마케팅에서의 감정 분석 활용

▪ 감정 분석은 마케팅에서 소비자의 반응을 파악하고 제품 또는 서비스에 대한 감정을 이해하는데 활용ㅇ한다.

▪ 소셜 미디어에서의 고객 피드백이나 리뷰를 분석하여 제품에 대한 긍정적 또는 부정적인 감정을 파악한다. 이를 기반으로 마케팅 전략의 개선 가능

2) 정치 분야에서의 감정 분석 사례

▪ 정치 분야: 공공 의견을 이해하고 정책에 대한 시민들의 감정을 파악하기 위해 감정 분석 활용

▪ 특히 소셜 미디어나 온라인 뉴스 댓글에서 정치 이슈에 대한 시민들의 감정을 분석하여 정책 결정에 참고 가능

3) 기타 산업 분야에서의 감정 분석 응용 사례

▪ 다양한 산업 분야에서 감정 분석은 고객 서비스 향상, 제품 개선, 인사이트 도출 등 다양한 목적으로 활용

▪ 음악, 영화, 문학 등 예술 분야까지 감정 분석을 통해 작품의 수용과 평가에 영향