정의
감정 분석은 텍스트 데이터에서 감정적 어조(긍정적, 부정적, 중립적)를 파악하는 과정입니다. 소셜 미디어 모니터링, 고객 피드백, 시장 분석 등에 사용되는 자연어 처리(NLP) 작업입니다.
목적
목적은 여론, 고객 만족도, 사회적 추세를 대규모로 자동으로 이해하는 것입니다.
중요성
- 기업이 브랜드 평판을 추적하는 데 도움이 됩니다.
- 정치 및 사회과학 연구를 지원합니다.
- 냉소주의나 모호함으로 인해 잘못 분류될 위험이 있습니다.
- 텍스트 분류 작업과 관련이 있습니다.
작동 원리
- 텍스트 데이터를 수집하고 전처리합니다.
- 감정 카테고리로 데이터에 레이블을 지정합니다.
- 지도 학습이나 비지도 학습을 사용하여 ML 모델을 학습합니다.
- 새로운 텍스트 입력에 모델을 적용합니다.
- 감정 추세를 집계하고 분석합니다.
예시(실제 세계)
- 선거 기간 동안의 트위터 감정 분석.
- 제품 개선을 위해 Amazon 리뷰를 분석했습니다.
- 금융 회사들이 주식 예측에 대한 감정을 추적합니다.
참고문헌 / 추가 자료
- 팡 & 리. “오피니언 마이닝과 감성 분석.” 정보 검색의 기초와 동향.
- 주라프스키 & 마틴. 음성 및 언어 처리.
- IEEE 감성 컴퓨팅 저널.
- 감정 분석 가이드
