감성분석의 의미와 개념에 대해 알아봅니다.
감성분석의 의미와 개념을 이해한다.
감성 분석(Sentiment Analysis)은 주어진 텍스트 데이터나 음성 데이터에 나타나는 주관적 요소인 긍정적, 부정적 감정 정보를 추출하고, 긍정적 감정과 부정적 감정을 구분하여 디지털화, 도표화, 등급화, 정량화하는 데이터 분석 기술이다. 감성 분석은 고객의 감정 상태나 주관적 정보의 패턴을 체계적으로 수량화하고, 이를 활용하여 데이터에 담긴 성향을 파악하고 분석하는 기술입니다. 감정 분석은 일반적으로 고객의 제품 리뷰 데이터를 분석하여 제품에 대한 긍정적인 반응과 부정적인 반응을 결정하는 데 사용됩니다. 감성 분석은 데이터로부터 긍정적인 방향과 부정적인 방향을 추출하는 것뿐만 아니라, 대상 객체나 속성을 추출하여 고객이 자신의 감정을 표현하는 감정, 감정, 태도, 입장 등 다양한 관점에서 결과를 도출합니다. 감성 분석에서는 고객이 생성한 텍스트 데이터에 포함된 감정 표현 언어를 추출하여 분류, 예측 단계를 거쳐 분류, 정량화합니다. 감성 분석 결과는 긍정과 부정, 중립성, 0도의 이분법적 결과입니다. 10까지의 숫자로 표현할 수 있습니다. 감성 분석은 감성 분류 및 예측 모델을 사용합니다. 감성 분석은 사용자 리뷰 데이터 등 인터넷상의 데이터를 크롤링하여 수집하고 이를 벡터화한 후 벡터화합니다. 기계 학습수업 딥러닝동일한 기술을 이용하여 학습하여 모델을 만들고 결과를 도출하는 과정을 거친다. 수집된 데이터에서 고객의 주관성이 포함된 부분만 필터링하는 주관성 탐지 기술을 사용하고, 극성과 정도를 분류할 수 있는 분류 모델을 활용합니다. 감성분석 인공지능(AI)머신러닝(ML)과 딥러닝(DL) 학습 모델을 기반으로 감성 사전을 활용해 속성 기반 감성 분석을 수행합니다.
감성분석 의미 및 개념설명
감성 분석이란 데이터를 기반으로 개인의 감정 상태나 주관적 성향이 긍정적인지 부정적인지 판단하는 데이터 분석 기법을 말한다. 감정 분석에는 자연어 처리, 텍스트 마이닝, 기계 학습 및 딥 러닝 기술이 사용됩니다. 텍스트 데이터의 내용과 표현이 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지를 판단하는 데 사용됩니다. 감성 분석을 통해 데이터에 반영된 고객의 주관적인 판단과 감정 상태에 대한 정보를 체계적으로 파악하고 정량화할 수 있습니다. 감성 분석에서는 ‘감성 분류 예측 모델’을 구축하여 활용합니다. 감성 분석(Sentiment Analysis) 분석)은 주어진 문자나 음성 데이터로부터 긍정적인 감정 정보와 부정적인 감정 정보를 추출하는 기술 및 기법이다. 감성분석은 고객이 온라인 쇼핑몰에서 상품을 구매한 후 남긴 리뷰와 리뷰를 분석하여 해당 상품에 대한 긍부정 반응이나 SNS(Social Network Service), 인터넷상의 여론 데이터를 분석합니다. 텍스트 데이터를 기반으로 객체에 대한 긍정적인 반응과 부정적인 반응을 판단하는 데 사용되는 분석 기법입니다. 감정 분석을 통해 데이터를 기반으로 개체에 대한 긍정적인 반응과 부정적인 반응을 식별할 수 있습니다. 감정 분석은 데이터를 기반으로 객체에 대한 긍정적인 반응과 부정적인 반응을 결정하는 데 사용되는 방법입니다. 긍정적, 부정적 주관적 요소의 감정을 파악하고, 이를 디지털화, 도식화, 그레이딩하여 표시, 정량화가 가능합니다. 감정분석을 위해서는 온라인 쇼핑몰이나 전자상거래 웹사이트SNS 사용자 리뷰 데이터 등 1차 타겟 데이터 크롤링데이터가 수집되어 벡터화되고, 그 데이터로 학습된 모델이 생성됩니다. 여기서 생성된 결과는 주어진 리뷰 데이터가 긍정적인지 부정적인지 분류하고 판단할 수 있는 모델 기능을 의미합니다. 감성 분석 단계는 데이터 수집, 주관성 탐지 및 모델 학습, 결과 도출로 구성됩니다.[감성 분석 단계]
감성분석은 영상이나 음성 등의 데이터를 텍스트로 변환하는 STT(Speech To Text)를 통해 데이터를 확보할 수 있다. 그리고 인공지능(AI)과 컴퓨터는 인간의 언어를 인식할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP), 데이터를 기반으로 학습하여 모델을 생성할 수 있는 머신러닝(ML), 딥러닝(DL) 기술을 이용해 데이터를 분석합니다. 감정 분석에는 엄청난 양의 빅데이터가 사용됩니다. 형태소 분석 기법은 데이터를 분해한 후 가장 작은 의미 단위인 형태소로 나누어 분석하거나, 문장 간 별도 분석을 통해 긍정, 중립, 부정의 감정 상태를 판단하는 방식이다. 감정 분석에서는 특정 텍스트를 분석합니다. 데이터 패턴을 학습하여 ‘감정 분류 예측 모델’을 만듭니다. 모델이 학습되기 위해서는 긍정 라벨과 부정 라벨로 분류된 데이터가 충분해야 합니다. 감정 분석은 감정 사전을 기반으로 합니다. -기반을 둔). 그리고 감성 분석의 결과는 감성 사전의 품질에 따라 결정됩니다. 감성사전은 긍정적인 감정 단어와 부정적인 감정 단어, 극성 카테고리 값과 특성을 감정 점수로 구성한 사전입니다. 감성 분석에서는 수집된 텍스트 데이터를 전처리, 정리, 사전 구축된 감성 사전과 비교하여 양극화된 감성 단어의 빈도를 정량화하고 감성을 분석합니다. 감상 분석은 영화 평론가와 일반 관객이 영화를 감상한 뒤 남긴 리뷰를 바탕으로 진행된다. 리뷰를 통해 해당 영화에 대한 인기와 반응을 알아보고 예측할 수 있습니다. 영화 제작사와 음반 제작사는 이 데이터를 바탕으로 감성 분석을 통해 작품의 개선 방안을 모색하거나 마케팅 전략을 수립합니다. 감성분석은 콜센터나 고객센터 등 고객 접점에서 고객과 직접 소통하는 조직에서 활용된다. 또한 고객의 감정과 서비스에 대한 만족도를 이해하는 데에도 사용됩니다. 이 경우, 음성 데이터를 텍스트 데이터로 변환하고, 텍스트 데이터 분석 결과인 STT/TA 데이터를 이용하여 감성 분석을 수행한다.