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학습목표- 감성 분석의 기초 개념과 응용 방법을 이해한다.- IMDB 영화 리뷰 데이터를 활용하여 텍스트 데이터를 처리하고 긍정/부정 감성 분석을 수행한다.- WordCloud를 이용하여 긍정과 부정 단어를 시각화한다. 문장의 감정을 읽어내는 마법, 텍스트마이닝과 함께라면 가능합니다! 1. 감성 분석(Sentiment Analysis)의 개요인터넷에 남겨진 수많은 리뷰와 댓글 속에는 사람들이 느끼는 감정이 숨겨져 있습니다. 그 감정을 읽어내어 트렌드를 파악하거나 고객의 의견을 분석할 수 있다면 어떨까요?수많은 리뷰와 댓글에는 사람들이 느끼는 감정과 의견이 숨겨져 있습니다. 이러한 데이터를 분석하면 단순히 긍정적이거나 부정적인 감정을 넘어 소비자 트렌드, 시장 변화, 제품 개선 방향 등 유의미한 인사이트(..

학습목표- 텍스트 데이터 클러스터링의 기본 개념 이해- K-Means 알고리즘과 텍스트 데이터에의 활용 방법 학습- Python을 활용한 간단한 클러스터링 실습여러분은 인터넷에서 매일같이 엄청난 양의 텍스트를 접하고 있다. 뉴스 기사, 소셜 미디어 글, 영화 리뷰까지, 이 모든 텍스트 데이터는 단순한 글자들의 모음처럼 보이지만, 그 속에는 흥미로운 패턴과 이야기가 숨어 있다.예를 들어, 수천 개의 영화 리뷰를 보고 "이 영화는 정말 재밌다"와 "지루하고 볼 필요가 없다" 같은 의견을 자동으로 분류할 수 있다면 어떨까? 혹은, 비슷한 주제의 뉴스 기사를 한 그룹으로 묶어 관련된 정보를 빠르게 찾을 수 있다면?이러한 작업이 바로 텍스트 클러스터링이다. 오늘 우리는 이러한 클러스터링의 기본 개념을 배우고, 이..

학습목표- 텍스트 분류의 기본 개념 이해- 텍스트 데이터를 전처리하고 머신러닝 모델에 적용하는 방법 학습- 간단한 텍스트 분류 모델을 직접 구현 "기계도 편지를 읽을 수 있을까?" 어느 날, 여러분의 이메일함에 "당첨! 무료 여행 쿠폰!"이라는 제목의 메시지가 도착했다고 상상해 보자. 두근거리는 마음으로 열어보았더니, 역시나 흔한 스팸 메시지다. 그런데 이상하지 않은가? 우리는 제목만 보고도 스팸인지 아닌지 직감적으로 알 수 있다. 그렇다면 컴퓨터도 우리처럼 이런 메시지를 "읽고" 판단할 수 있을까?사실 컴퓨터는 우리가 상상하는 것보다 더 똑똑하다. 문자, 단어, 문장을 단순한 데이터로 보고 규칙을 배우기 때문이다. 이 과정에서 사용되는 기술이 바로 머신러닝(Machine Learning)이다. 머신러닝..

학습목표- Bag of Words의 개념과 원리를 이해한다.- CountVectorizer를 활용해 텍스트 데이터를 벡터화하는 방법을 익힌다.- 벡터화된 데이터를 분석하고 단어 사전과 행렬을 해석할 수 있다.- 실습과 시각화를 통해 텍스트 데이터의 유용한 정보를 추출하고 활용한다.1. Bag of Words ?스파이의 암호 해독 이야기어느 날, 스파이들이 사용하는 암호 메시지를 해독해야 하는 상황에 놓였다고 상상해보자. 메시지는 온갖 단어로 이루어져 있지만 그 안에 숨겨진 패턴을 찾아야 한다. 이때 우리가 사용하는 도구가 바로 "Bag of Words"이다. "Bag of Words"는 단어를 '그냥 모아놓은 주머니'처럼 생각하는 기법으로, 단어가 몇 번 사용되었는지만 세는 아주 단순하면서도 강력한 방법..