감정 분석

영어	Sentiment Analysis
분류	자연어 처리
작업	텍스트 감정 분류
유형	긍정/부정/중립

'''감정 분석'''(Sentiment Analysis)은 텍스트에서 감정, 의견, 태도를 자동으로 파악하는 [[자연어 처리]] 기술입니다. == 개요 == 감정 분석은 텍스트가 긍정적인지, 부정적인지, 중립적인지를 판단합니다. 소셜 미디어, 제품 리뷰, 고객 피드백 등을 분석하여 여론 동향이나 고객 만족도를 파악하는 데 활용됩니다. == 감정 분석 유형 == === 극성 분석 === * 긍정 / 부정 / 중립 * 가장 기본적인 형태 * 이진 또는 다중 분류 === 감정 강도 === * 매우 긍정 ~ 매우 부정 * 5점 또는 연속 척도 * 세밀한 분석 === 감정 탐지 === * 기쁨, 슬픔, 분노, 두려움 * Ekman 6가지 기본 감정 * 복합 감정 인식 === 측면 기반 분석 === * 특정 측면별 감정 * "음식은 좋지만 서비스가 나쁨" * 세부적인 피드백 == 기술 접근법 == === 규칙 기반 === * 감정 사전 활용 * 긍정/부정 단어 점수 * VADER, SentiWordNet === 기계학습 === * [[지도 학습]] 분류 * Naive Bayes, SVM * 특징 추출 필요 === 딥러닝 === * [[BERT]], RoBERTa * 문맥 이해 우수 * [[파인튜닝]] 활용 === LLM 기반 === * [[ChatGPT]], [[Claude]] * 제로샷 분석 * 프롬프트 기반 == 활용 분야 == === 비즈니스 === * 제품 리뷰 분석 * 브랜드 모니터링 * 고객 피드백 === 소셜 미디어 === * 여론 분석 * 트렌드 파악 * 위기 관리 === 금융 === * 뉴스 감정 분석 * 투자 심리 파악 * 시장 예측 === 정치 === * 선거 여론 * 정책 반응 * 토론 분석 == 도전 과제 == * 풍자/아이러니 인식 * 문화적 맥락 * 다국어 처리 * 도메인 특화 == 도구 및 서비스 == * Google Cloud NLP * AWS Comprehend * Azure Text Analytics * MonkeyLearn == 관련 문서 == * [[자연어 처리]] * [[텍스트 마이닝]] * [[BERT]] * [[기계학습]] [[분류:인공지능]] [[분류:자연어 처리]] [[분류:데이터 분석]]