인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요. 감성분석은 이진 분류 문제입니다.

강의 섹션9에서 분류 문제를 다루는데 다중 분류가 아닌 이진 분류로 긍정과 부정을 분류하게 되면 감성 분석이 됩니다.

또, 최근에는 직접 머신러닝 모델을 만드는 방법도 있지만 OpenAI API를 통해 감성분석 결과를 받는 방법도 있습니다.

강의 섹션9는 머신러닝을 통한 분류 문제를 다루게 됩니다.

참고를 부탁드려요. 감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. leesy960909님.

감성 분석은 텍스트 데이터에서 긍정, 부정 등의 감정 상태를 파악하는 중요한 작업입니다. 이를 효과적으로 수행하기 위해서는 몇 가지 주요 개념과 기술들을 이해하고 있어야 합니다:

1. 자연어 처리(NLP) 기본기: 먼저, 자연어 처리의 기초적인 개념을 이해하는 것이 중요합니다. 이는 토큰화, 품사 태깅, 어간 추출 등의 기본 기술을 포함합니다.

2. 텍스트 전처리: 감성 분석에서는 데이터를 분석 가능한 형태로 전처리하는 것이 중요합니다. 보기 좋지 않은 데이터를 정제하고, 불용어 제거, 형태소 분석 등을 통해 텍스트 데이터를 정리합니다.

3. 기계 학습 알고리즘: 감성 분석에 자주 사용되는 알고리즘을 공부하는 것이 좋습니다. 나이브 베이즈, 서포트 벡터 머신(SVM), 순환 신경망(RNN)을 포함한 다양한 알고리즘을 제대로 이해하면 분석에 도움이 됩니다.

4. 심층 학습 모델: 최근에는 BERT나 Transformer와 같은 심층 학습 모델들이 감성 분석에 효과적으로 사용되고 있습니다. 이러한 모델들을 공부해서 실제 프로젝트에 적용해보는 것도 좋은 방법입니다.

5. 감성 분석 데이터셋: Kaggle 등의 플랫폼에서 제공하는 공개 감성 분석 데이터셋으로 연습해 보세요. 이를 통해 실질적인 시스템을 만들어보는 경험을 쌓을 수 있습니다.

아래는 인프런에서 감성 분석 관련된 질문에 대해 비슷한 토론을 진행한 예제입니다:
- “공부방법질문”: 이 게시물에서 데이터 분석과 공부 방법에 대한 여러 힌트를 얻을 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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