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2023년 감성 분석을 위한 입문자 가이드
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인간은 감정을 느끼는 존재입니다. 우리는 90%의 시간을 감정, 감각, 감정의 경험을 합니다. 감성 분석은 연구자, 기업, 조직이 고객의 피드백을 이해하고 개선해야 할 영역을 식별하기 위해 점점 더 중요해지고 있습니다. 다양한 응용 분야가 있지만 몇 가지 도전도 있습니다.
감성은 생각, 견해, 태도 – 감정에 의해 동기 부여되는 것으로, 표현되거나 내재하는 것입니다. 예를 들어, 대부분의 사람들은 오늘날 소셜 미디어에 올라온 콘텐츠에서 감정을 표현하기 위해 트윗을 올립니다. 따라서 텍스트 마이닝 연구자들은 소셜 미디어 감성 분석을 통해 공공 의견을 이해하고 추세를 예측하며 고객 경험을 개선하기 위해 노력합니다.
아래에서 감성 분석에 대해 자세히 обс论하겠습니다.
감성 분석이란 무엇인가?
자연어 처리 (NLP) 기술을 사용하여 텍스트 데이터를 분석하여 감정을 이해하고 긍정적, 부정적, 중립적으로 분류하는 것을 감성 분석이라고 합니다.
온라인으로 공유되는 텍스트 데이터의 양은 엄청납니다. 하루에 500만 개 이상의 트윗이 감정과 의견을 담고 있습니다. 이러한大量의 데이터를 분석할 수 있는 능력을 개발함으로써 조직은 데이터 기반의 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
감성 분석에는 세 가지 주요 유형이 있습니다.
1. 멀티모달 감성 분석
멀티모달 감성 분석은 비디오, 오디오, 텍스트와 같은 여러 데이터 모드를 고려하여 콘텐츠에서 표현된 감정을 분석하는 것입니다. 시각적 및 청각적 신호 such as 얼굴 표정, 음성 톤을 고려하면 감정의 широк은 스펙트럼을 제공할 수 있습니다.
2. 측면 기반 감성 분석
측면 기반 분석은 제품 및 서비스의 특정 측면이나 기능과 관련된 감정과 의견을 추출하기 위해 NLP 방법을 사용합니다. 예를 들어, 음식점 리뷰에서 연구자들은 음식, 서비스, 분위기와 관련된 감정을 추출할 수 있습니다.
3. 다국어 감성 분석
각 언어는 고유한 문법, 구문, 어휘를 가지고 있습니다. 감정은 각 언어에서 다르게 표현됩니다. 다국어 감성 분석에서는 각 언어를 텍스트를 분석하기 위해 별도로 훈련합니다.
감성 분석을 위한 도구는 무엇인가?
감성 분석에서는 데이터를 수집하고(고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 댓글 등), 전처리(원치 않는 텍스트 제거, 토큰화, 품사 태깅, 스테밍/лем마화), 특징을 추출(모델링을 위해 단어를 숫자로 변환)하고, 텍스트를 긍정적, 부정적, 중립적으로 분류합니다.
다양한 파이썬 라이브러리와 상용 도구가 감성 분석을 쉽게 해줍니다.
1. 파이썬 라이브러리
NLTK (자연어 툴킷)는 감성 분석을 위한 가장 널리 사용되는 텍스트 처리 라이브러리입니다. Vader (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner)와 TextBlob과 같은 다른 라이브러리들은 NLTK 위에 구축되었습니다.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)는 많은 NLP 작업에서 최첨단 결과를 보여준 강력한 언어 표현 모델입니다.
2. 상용 도구
개발자와 기업은 다양한 상용 도구를 사용할 수 있습니다. 이러한 도구는 사용자 지정 가능하여 전처리 및 모델링 기술을 특정 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다. 인기 있는 도구로는 IBM Watson Natural Language Understanding이 있습니다.
IBM Watson NLU는 텍스트 분석을 지원하는 클라우드 기반 서비스로, 감성 분석을 포함한 다양한 분석을 수행할 수 있습니다. 여러 언어를 지원하며 딥 러닝을 사용하여 감정을 식별합니다.
Google의 Natural Language API는 다양한 NLP 작업을 수행할 수 있습니다. 이 API는 기계 학습과 사전 훈련된 모델을 사용하여 감정과 크기 점수를 제공합니다.
감성 분석의 응용
1. 고객 경험 관리 (CEM)
고객의 피드백과 리뷰에서 감정을 추출하고 분석하여 제품과 서비스를 개선하는 것을 고객 경험 관리라고 합니다. 간단히 말해서, CEM – 감성 분석을 사용하여 고객 만족도를 높일 수 있으며, 이는 수익을 증가시킵니다. 또한, 고객이 만족할 때 72%의 고객이 경험을 다른 사람과 공유합니다.
2. 소셜 미디어 분석
세계 인구의 약 65%가 소셜 미디어를 사용합니다. 오늘날, 우리는 어떤重大事件에 대한 사람들의 감정과 의견을 찾을 수 있습니다. 연구자들은 특정 이벤트에 대한 데이터를 수집하여 공공 의견을 평가할 수 있습니다.
예를 들어, 서구 국가와 동구 국가에서 ISIS에 대한 사람들의 견해를 비교하기 위한 연구가 수행되었습니다. 연구 결과, 사람들은 어디에서 왔는지 상관없이 ISIS를 위협으로 간주합니다.
3. 정치 분석
소셜 미디어에서 공공 감정을 분석함으로써 정치 캠페인은 자신의 강점과 약점을 이해하고 공중이 가장 중요하게 여기는 문제에 대응할 수 있습니다. 또한, 연구자들은 정치 당과 후보자에 대한 감정을 분석하여 선거 결과를 예측할 수 있습니다.
트위터는 투표 데이터와 94%의 상관관계를 가지고 있어 선거를 예측하는 데 매우 일관적입니다.
감성 분석의 도전
1. 모호성
모호성은 단어나 표현이 주변 맥락에 따라 여러 가지 의미를 가질 수 있는 경우를 말합니다. 예를 들어, “sick”라는 단어는 긍정적인 의미(“그 콘서트는 sick했다”) 또는 부정적인 의미(“나는 아프다”)를 가질 수 있습니다.
2. 비꼬임
텍스트에서 비꼬임을 감지하는 것은 어려울 수 있습니다. 왜냐하면 사람들은 긍정적인 단어를 사용하여 부정적인 감정을 표현하거나 그 반대로 할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, “오, 또 하나의 미팅”이라는 텍스트는 비꼬임일 수 있습니다.
3. 데이터 품질
도메인 특정 데이터를 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 데이터 개인 정보 보호 및 보안 문제가 없는 데이터를 찾는 것은 어려울 수 있습니다. 소셜 미디어 웹사이트에서 데이터를 수집하는 것은 항상 회색 지帯입니다. 메타는 페이스북의 약관 및 정책에 반하는 확장 프로그램을 만든 두 개의 회사, BrandTotal과 Unimania,를 상대로 소송을 제기했습니다.
4. 이모티콘
이모티콘은 대화에서 감정을 표현하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 그러나 이모티콘의 해석은 주관적이며 맥락에 따라 다를 수 있습니다. 대부분의 실무자는 이모티콘을 텍스트에서 제거하지만, 어떤 경우에는 이것이 최선의 선택은 아닐 수 있습니다. 따라서 텍스트의 감정을 전체적으로 분석하는 것이 어려울 수 있습니다.
2023년 및 이후 감성 분석의 상태
BERT와 GPT와 같은 대규모 언어 모델은 많은 NLP 작업에서 최첨단 결과를 보여주었습니다. 연구자들은 이모티콘 임베딩과 멀티 헤드 셀프 어텐션 아키텍처를 사용하여 텍스트에서 비꼬임과 이모티콘의 도전을 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 기술은 시간이 지남에 따라 더 나은 정확도, 확장성, 속도를 달성할 것입니다.
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