영화 리뷰 감성 분류를 위한 딥러닝 프로젝트

영화 리뷰 감성 분류를 위한 딥러닝 프로젝트

테이블 목차

1. 들어가기
2. 필요한 라이브러리 임포트하기
3. 데이터 불러오기
4. 데이터 살펴보기
5. 데이터 전처리하기
6. 데이터 중복 제거하기
7. 데이터 스테밍 처리하기
8. 긍정적 리뷰 시각화하기
9. 부정적 리뷰 시각화하기
10. 데이터 분할하기
11. 신경망 모델 만들기
12. 모델 학습하기
13. 모델 평가하기
14. 결론
15. 자주 묻는 질문

1️⃣ 들어가기

안녕하세요! 이번에는 영화 리뷰 데이터를 사용하여 감성 분류를 수행하는 신경망 모델을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

2️⃣ 필요한 라이브러리 임포트하기

분석에 필요한 다양한 라이브러리를 임포트합니다. pandas, nltk, plotly 등의 라이브러리를 사용하여 데이터 처리 및 시각화를 진행합니다.

3️⃣ 데이터 불러오기

데이터를 CSV 파일에서 불러옵니다. 데이터를 살펴보고 크기와 간단한 통계 정보를 확인합니다.

4️⃣ 데이터 살펴보기

데이터의 감성 분포를 시각화하여 확인합니다. 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰의 비율을 살펴보고, 첫 다섯 개의 리뷰를 확인해 봅니다.

5️⃣ 데이터 전처리하기

텍스트 데이터를 전처리하여 모델에 사용하기 적합한 형태로 가공합니다. 소문자로 변환하고 태그, URL, 특수문자 등을 제거합니다. 불용어를 제거하고 단어의 수를 계산합니다.

6️⃣ 데이터 중복 제거하기

데이터에서 중복된 리뷰를 제거합니다. 중복된 데이터는 모델 학습에 영향을 줄 수 있으므로 제거하는 것이 중요합니다.

7️⃣ 데이터 스테밍 처리하기

스테밍을 통해 단어를 기본 형태로 변환합니다. 스테밍은 단어의 접미사나 어미를 제거하여 의미가 같은 단어들을 하나로 통합하는 작업입니다.

8️⃣ 긍정적 리뷰 시각화하기

전처리된 긍정적인 리뷰들을 시각화하여 자주 등장하는 단어를 확인합니다. 워드 클라우드를 통해 자주 등장하는 단어를 한눈에 알아볼 수 있습니다.

9️⃣ 부정적 리뷰 시각화하기

전처리된 부정적인 리뷰들을 시각화하여 자주 등장하는 단어를 확인합니다. 워드 클라우드와 빈도수 분석을 통해 부정적인 리뷰에서 자주 등장하는 단어를 알아봅니다.

🔟 데이터 분할하기

전체 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할합니다. 일반적으로 학습 데이터와 테스트 데이터는 일정 비율로 나누어 모델의 성능을 평가합니다.

1️⃣1️⃣ 신경망 모델 만들기

Keras를 사용하여 신경망 모델을 만듭니다. Sequential API를 사용하여 층(layer)을 순차적으로 쌓아 모델을 생성합니다. 입력층, 은닉층, 출력층을 설정하고 각 층에 대한 파라미터를 조정합니다.

1️⃣2️⃣ 모델 학습하기

모델을 학습시키기 전에 학습 데이터를 전처리하고 모델에 입력할 수 있도록 변환합니다. 모델을 컴파일하고 학습 데이터로 모델을 훈련시킵니다.

1️⃣3️⃣ 모델 평가하기

학습된 모델의 성능을 평가하기 위해 테스트 데이터로 모델을 평가합니다. 정확도와 손실값을 확인하여 모델의 성능을 판단합니다.

1️⃣4️⃣ 결론

영화 리뷰 데이터를 사용하여 신경망 모델을 구축하고 감성 분류를 수행하는 방법에 대해 알아보았습니다. 앞서 수행한 전처리, 모델 학습, 평가 결과를 종합하여 최종 결론을 도출합니다.

1️⃣5️⃣ 자주 묻는 질문

Q: 데이터 전처리에서 불용어를 제거하는 이유는 무엇인가요? A: 불용어는 문장의 의미에 큰 영향을 주지 않는 단어들로, 모델 학습에 불필요한 정보로 작용할 수 있습니다. 따라서 불용어를 제거하여 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.

Q: 신경망 모델의 은닉층은 왜 필요한가요? A: 은닉층은 입력층과 출력층 사이에 위치한 층으로, 모델이 데이터의 복잡한 패턴과 상관관계를 학습할 수 있도록 돕습니다. 은닉층을 여러 개 추가하여 모델의 복잡성을 높일 수 있습니다.

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