딥 러닝을 이용한 자연어 처리, 네이버 쇼핑 리뷰 감성 분류하기

자연어 처리는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하도록 하는 기술로, 최근에는 딥 러닝 기법의 발전으로 그 가능성이 더욱 확대되고 있습니다. 특히, 대량의 리뷰 데이터가 존재하는 전자상거래 플랫폼에서 감성 분석은 고객의 피드백을 효과적으로 처리하고, 마케팅 전략을 수립하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 블로그에서는 네이버 쇼핑 리뷰 데이터를 이용한 감성 분류 방법을 소개합니다.

1. 자연어 처리(NLP)란?

자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 컴퓨터 과학과 인공지능의 한 분야로, 자연어(인간의 언어)를 이해하고 해석하는 기술입니다. NLP는 크게 다음과 같은 과정으로 구성됩니다:

텍스트 전처리: 데이터를 수집하고 정제하는 단계입니다. 여기에는 토큰화, 불용어 제거, 어간 추출 등의 과정이 포함됩니다.
특징 추출: 텍스트에서 유의미한 정보를 추출하여 수치화하는 과정입니다. TF-IDF, Word2Vec, BERT와 같은 기법이 사용될 수 있습니다.
모델 학습: 머신러닝 또는 딥러닝 모델을 이용해 데이터를 학습시키는 단계입니다.
모델 평가: 모델의 성능을 평가하고, 필요한 경우 파라미터 조정 및 모델 수정이 이루어집니다.
결과 활용: 학습한 모델을 통해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하고, 이를 실제 비즈니스에 적용합니다.

2. 딥 러닝 기법의 발전

딥 러닝은 인공 신경망을 기반으로 한 머신러닝 기법으로, 적층된 구조를 통해 데이터에서 자동으로 특징을 학습하는 능력이 뛰어납니다. 최근 몇 년간 CNN(Convolutional Neural Networks)과 RNN(Recurrent Neural Networks)과 같은 네트워크 구조가 자연어 처리에 효과적으로 적용되고 있습니다. 특히, BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)와 같은 모델이 자연어 처리의 성능을 비약적으로 향상시켰습니다.

3. 네이버 쇼핑 리뷰 데이터 수집

네이버 쇼핑에서의 리뷰 데이터는 다양한 소비자의 의견과 감정을 담고 있습니다. 이 데이터를 수집하기 위해 웹 스크레이핑 기법을 사용할 수 있습니다. Python의 BeautifulSoup 라이브러리나 Scrapy 프레임워크를 이용하여 원하는 리뷰 데이터를 수집하는 방법을 살펴보겠습니다.

3.1 BeautifulSoup를 이용한 데이터 수집 예제

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://shopping.naver.com/your_product_page'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

reviews = soup.find_all('div', class_='review')
for review in reviews:
    print(review.text)

4. 데이터 전처리

수집한 리뷰 데이터를 모델 학습에 적합하도록 전처리해야 합니다. 전처리 단계에서는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

토큰화: 문장을 단어 단위로 분리하는 과정입니다.
불용어 제거: 의미가 없는 단어를 제거하여 데이터의 품질을 높입니다.
어간 추출: 단어의 어원을 추출하여 형태소 분석을 수행합니다.

4.1 전처리 예제

import re
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords

def preprocess(text):
    # 특수문자 제거
    text = re.sub('[^A-Za-z0-9가-힣\s]', '', text)
    # 토큰화
    tokens = word_tokenize(text)
    # 불용어 제거
    tokens = [word for word in tokens if word not in stopwords.words('korean')]
    return tokens

5. 감성 분류 모델 구축

전처리된 데이터를 기반으로 감성 분류 모델을 구축합니다. 간단한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 사용하여 리뷰의 감성을 긍정, 부정으로 분류하는 예제를 살펴보겠습니다.

5.1 LSTM 모델 구축 예제

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding, LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length))
model.add(LSTM(units=128, dropout=0.2, recurrent_dropout=0.2))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

6. 모델 평가 및 성능 향상

모델의 성능을 평가하기 위해 학습 데이터와 검증 데이터를 분리하여 학습 후 평가를 진행합니다. 또한, 모델의 정확도를 높이기 위한 다양한 방법을 적용할 수 있습니다:

데이터 증강: 다양한 변형을 통해 데이터 양을 늘립니다.
하이퍼파라미터 튜닝: 학습률, 배치 크기 등 모델의 하이퍼파라미터를 조정합니다.
전이 학습: 사전 학습된 모델을 활용하여 성능을 개선합니다.

6.1 평가 예제

loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f'Test accuracy: {accuracy * 100:.2f}%')

7. 결과 해석 및 활용

모델의 결과를 기반으로 네이버 쇼핑 리뷰 데이터를 분석하고, 소비자들의 감정과 트렌드를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 제품의 리뷰에서 긍정적인 피드백이 많다면 해당 제품의 마케팅 전략을 강화하는 방향으로 활용할 수 있습니다.

8. 결론

딥 러닝을 이용한 자연어 처리 기술은 네이버 쇼핑 리뷰와 같은 대량의 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 강력한 도구입니다. 본 강좌를 통해 딥 러닝을 활용하여 감성 분석을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 이를 통해 소비자 피드백을 효과적으로 분석하고, 비즈니스 의사결정에 활용할 수 있는 기회를 제공하기를 바랍니다.

9. 참고문헌

김상형, “자연어 처리로 배우는 딥러닝”, 한빛미디어, 2020.
이성호, “딥러닝을 이용한 자연어 처리”, 인사이트, 2019.
이해인 외, “파이썬 기반의 머신러닝과 딥러닝”, 정보문화사, 2021.