S39L02 – 기계 학습을 이용한 텍스트 분류, 문제점

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머신러닝을 이용한 감성 분석의 이해: 종합 가이드
오늘날의 디지털 시대에서 고객의 감정을 이해하는 것은 제품과 서비스를 향상시키기 위해 노력하는 기업에게 매우 중요합니다. 자연어 처리(NLP)의 핵심 측면인 감성 분석은 리뷰, 소셜 미디어 게시물, 피드백 양식과 같은 텍스트 데이터를 분석하여 공공 여론을 측정할 수 있게 해줍니다. 이 글에서는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 영화 리뷰에 대한 감성 분석을 수행하는 복잡한 과정을 깊이 있게 다루며, 자연어를 실행 가능한 인사이트로 변환하는 과정에서 발생하는 도전과 해결 방안을 강조합니다.
목차

감성 분석 소개
데이터셋 이해하기
데이터 전처리: 데이터 정리
특징 추출: 텍스트를 숫자로 변환
모델 구축: 분류기 훈련
모델 성능 평가
결론
자주 묻는 질문

감성 분석 소개
감성 분석은 텍스트의 감정적 톤을 결정하는 과정입니다. 이는 브랜드 평판 모니터링, 고객 피드백 이해, 데이터 기반 의사 결정 등 다양한 산업에서 광범위하게 사용됩니다. 감정을 긍정적, 부정적 또는 중립적으로 분류함으로써 기업은 소비자 선호도와 행동에 대한 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
데이터셋 이해하기
우리의 감성 분석 프로젝트를 위해 Kaggle의 영화 리뷰 데이터셋에서 수집된 64,000개 이상의 영화 리뷰로 구성된 강력한 데이터셋을 사용합니다. 이 데이터셋은 머신러닝 모델을 훈련하여 영화 리뷰에서 표현된 감성을 정확하게 예측하는 데 중요한 역할을 합니다.
데이터셋 구조
이 데이터셋의 주요 파일은 movie_review.csv로, 여섯 개의 열을 포함하고 있습니다:

fold_id: 교차 검증 폴드의 식별자.
cv_tag: 교차 검증 태그.
html_id: HTML 식별자.
sent_id: 문장 식별자.
text: 실제 영화 리뷰 텍스트.
tag: 감성을 나타내는 타겟 클래스 (pos는 긍정, neg는 부정을 의미).

우리의 분석에서는 text와 tag 열만이 관련이 있습니다.
데이터 전처리: 데이터 정리
머신러닝 모델에 데이터를 입력하기 전에, 정확성과 예측 효율성을 보장하기 위해 데이터를 전처리하고 정리하는 것이 필수적입니다.
데이터 로딩
Python의 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터셋을 로드하고 필요한 열을 추출합니다:




		
		
			
			
Java
			
			import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# Import Data
data = pd.read_csv('movie_review.csv')
data.head()
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
				
						import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
 
# Import Data
data = pd.read_csv('movie_review.csv')
data.head()
					
				
			
		


샘플 출력:


fold_id
cv_tag
html_id
sent_id
text
tag


0
cv000
29590
0
films adapted from comic books have ...
pos


1
cv000
29590
1
for starters, it was created by alan ...
pos


2
cv000
29590
2
to say moore and campbell thoroughly ...
pos


3
cv000
29590
3
the book (or "graphic novel," if you ...
pos


4
cv000
29590
4
in other words, don't dismiss this film ...
pos


데이터 분할
우리는 데이터셋을 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하여 80%는 훈련용으로, 20%는 테스트용으로 할당합니다. 이 구분은 모델이 데이터의 상당 부분에서 훈련되고, 보지 못한 데이터에서 검증되어 성능을 정확하게 평가할 수 있도록 보장합니다.




		
		
			
			
Java
			
			X = data.iloc[:, -2]
y = data.iloc[:, -1]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=1)
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						X = data.iloc[:, -2]
y = data.iloc[:, -1]
 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=1)
					
				
			
		


특징 추출: 텍스트를 숫자로 변환
머신러닝 알고리즘은 숫자 입력을 필요로 합니다. 데이터셋이 텍스트 데이터로 구성되어 있기 때문에, 알고리즘이 해석할 수 있는 숫자 형식으로 텍스트를 변환해야 합니다. 이 과정을 특징 추출이라고 합니다.
원시 텍스트의 문제점
원시 텍스트를 랜덤 포레스트 분류기와 같은 머신러닝 모델에 직접 입력하려고 하면 오류가 발생합니다. 이러한 모델은 숫자가 아닌 데이터를 처리할 수 없기 때문입니다. 예를 들어:




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

model_RFC = RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_depth=5)
model_RFC.fit(X_train, y_train)
y_pred = model_RFC.predict(X_test)
accuracy_score(y_pred, y_test)
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
				
						from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
 
model_RFC = RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_depth=5)
model_RFC.fit(X_train, y_train)
y_pred = model_RFC.predict(X_test)
accuracy_score(y_pred, y_test)
					
				
			
		


결과: 이 코드는 분류기가 숫자 특성 대신 텍스트 데이터를 받기 때문에 충돌합니다.
해결책: 텍스트를 숫자 특성으로 변환
이를 극복하기 위해 Bag of Words 또는 TF-IDF(단어 빈도-역문서 빈도)와 같은 기법을 사용하여 텍스트를 숫자 벡터로 변환합니다.
TF-IDF 구현
TF-IDF는 문서 내 단어의 중요성을 전체 문서 집합에 상대적으로 평가하는 통계적 측정 방법입니다. 이는 중요한 단어를 강조하면서 일반적으로 사용되는 단어는 덜 강조하는 데 도움이 됩니다.




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.pipeline import Pipeline

# Define the pipeline
pipeline = Pipeline([
    ('tfidf', TfidfVectorizer()),
    ('classifier', RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_depth=5))
])

# Train the model
pipeline.fit(X_train, y_train)

# Predict and evaluate
y_pred = pipeline.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_pred, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
			
				
					
				
					1
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16
				
						from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.pipeline import Pipeline
 
# Define the pipeline
pipeline = Pipeline([
    ('tfidf', TfidfVectorizer()),
    ('classifier', RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_depth=5))
])
 
# Train the model
pipeline.fit(X_train, y_train)
 
# Predict and evaluate
y_pred = pipeline.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_pred, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
					
				
			
		


TF-IDF 사용의 장점:

차원 축소: 대량의 텍스트 데이터를 관리 가능한 숫자 벡터로 변환합니다.
정확도 향상: 관련 단어를 강조하여 모델 성능을 향상시킵니다.
효율성: 계산 복잡성을 줄여 훈련 및 예측을 더 빠르게 합니다.

모델 구축: 분류기 훈련
데이터를 전처리하고 변환한 후, 머신러닝 모델을 구축하고 훈련합니다.
적절한 분류기 선택
랜덤 포레스트 분류기는 강력하고 고차원 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 능력 때문에 선택되었습니다. 이는 훈련 중 여러 개의 결정 트리를 구성하고 분류 작업을 위해 클래스의 모드를 출력함으로써 작동합니다.




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Initialize the classifier
model_RFC = RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_depth=5, random_state=1)

# Train the classifier
model_RFC.fit(X_train_transformed, y_train)
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
				
						from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
 
# Initialize the classifier
model_RFC = RandomForestClassifier(n_estimators=500, max_depth=5, random_state=1)
 
# Train the classifier
model_RFC.fit(X_train_transformed, y_train)
					
				
			
		


모델 성능 평가
훈련 후에는 모델의 효율성을 보장하기 위해 적절한 지표를 사용하여 모델의 성능을 평가하는 것이 중요합니다.
정확도 점수
정확도 점수는 전체 인스턴스 중에서 정확하게 예측된 인스턴스의 비율을 측정합니다.




		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.metrics import accuracy_score

# Predict on the test set
y_pred = model_RFC.predict(X_test_transformed)

# Calculate accuracy
accuracy = accuracy_score(y_pred, y_test)
print(f"Model Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
8
				
						from sklearn.metrics import accuracy_score
 
# Predict on the test set
y_pred = model_RFC.predict(X_test_transformed)
 
# Calculate accuracy
accuracy = accuracy_score(y_pred, y_test)
print(f"Model Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
					
				
			
		


결과 해석:

높은 정확도: 효과적인 특징 추출을 통해 성능이 우수한 모델을 나타냅니다.
낮은 정확도: 모델 튜닝 또는 다른 특징 추출 방법이 필요함을 시사합니다.

결론
감성 분석은 머신러닝 알고리즘과 결합될 때 텍스트 데이터에서 귀중한 인사이트를 도출할 수 있는 강력한 도구입니다. 데이터를 세심하게 전처리하고, 관련 특징을 추출하며, 적합한 분류기를 선택함으로써 기업은 공공 감정을 정확하게 측정하고 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 종합적인 접근 방식은 모델 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 다양한 응용 분야에서 확장성과 적응성을 보장합니다.
자주 묻는 질문
1. 왜 머신러닝 모델이 원시 텍스트 데이터를 직접 처리할 수 없나요?
머신러닝 모델은 수학적 계산을 수행하기 위해 숫자 입력이 필요합니다. 원시 텍스트 데이터는 비숫자적이며 알고리즘이 패턴을 학습하고 처리하는 데 필요한 구조화된 형식이 부족합니다.
2. Bag of Words와 TF-IDF의 차이점은 무엇인가요?

Bag of Words: 단어의 순서나 중요성을 고려하지 않고 문서 내 각 단어의 빈도를 계산합니다.
TF-IDF: 전체 문서 집합에서 단어의 빈도에 비례하여 문서 내 단어에 가중치를 부여하여 더 중요한 단어를 강조합니다.

3. 감성 분석을 위해 랜덤 포레스트 외에 다른 분류기를 사용할 수 있나요?
물론입니다. 일반적인 대안으로는 서포트 벡터 머신(SVM), 로지스틱 회귀, 그래디언트 부스팅 분류기 등이 있습니다. 선택은 특정 요구 사항과 데이터셋의 특성에 따라 달라집니다.
4. 감성 분석 모델의 정확도를 어떻게 향상시킬 수 있나요?
다음 접근 방식을 고려해 보세요:

고급 특징 추출: Word Embeddings(Word2Vec, GloVe)와 같은 기법을 사용하여 문맥적 관계를 캡처합니다.
하이퍼파라미터 튜닝: 그리드 서치나 랜덤 서치와 같은 방법을 사용하여 모델 매개변수를 최적화합니다.
앙상블 방법: 여러 모델을 결합하여 성능을 향상시킵니다.

5. 딥러닝이 감성 분석에 적합한가요?
네, 순환 신경망(RNN)과 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 모델은 특히 크고 복잡한 데이터셋을 다룰 때 감성 분석 작업에서 뛰어난 성능을 보였습니다.

감성 분석 여정을 시작하는 것은 비즈니스가 비정형 텍스트 데이터를 전략적 자산으로 변환할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미합니다. 머신러닝의 힘과 세심한 데이터 전처리를 활용함으로써 조직은 청중의 끊임없이 진화하는 감정에 민감하게 대응할 수 있으며, 지속적인 성공을 위한 길을 열어갑니다.
fold_id	cv_tag	html_id	sent_id	text	tag
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