고객들은 우리 상품에 대해 만족하고 있을까? 시민들은 이 정책을 지지할까? 감정분석은 이러한 질문에 답을 주는 텍스트 데이터 분석 방법입니다.
감정분석에는 감정사전을 바탕으로 하는 방법과 머신러닝을 이용한 방법이 있습니다. 이번 교육에서는 감정사전을 바탕으로 한 감정분석에 대해 알아봅니다.
또 감정사전은 주제나 분야에 따라 달라질 수 있습니다. 자동차 리뷰와 공포영화 리뷰를 똑같은 방식으로 분석할 수는 없겠지요. 이 교육에서는 데이터를 바탕으로 자신만의 감정사전을 만드는 방법에 대해서도 배울 수 있습니다.
제목 | 강의시간 | 시청 |
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서론 | ||
감정분석, 왜 하는가? | 10:25 | |
감정분석의 배경지식 | 12:19 | |
패키지 설치 및 데이터 | ||
예제 데이터 불러오기 | 4:57 | |
DocumentTermMatrix 만들기 | 8:29 | |
감정분석과 감정사전 만들기 | ||
회귀분석으로 감정 사전 만들기 | 11:29 | |
R에서 소숫점 표현하기 | 3:29 | |
람다(패널티) 이해하기 | 10:53 | |
라쏘 회귀분석으로 감정 사전 만들기 | 10:18 | |
릿지 회귀분석으로 감정 사전 만들기 | 6:23 | |
엘라스틱넷으로 감정 사전 만들기 | 7:29 | |
감정사전 저장하기 | 9:10 | |
tm.plugin.sentiment 패키지 설치 | ||
감정사전을 이용한 감정분석 | 6:27 | |
감정분석이 얼마나 정확한가 확인하기 | 19:34 | |
사례 | ||
사례분석: 태블릿(tablet) 데이터에 적용 | 22:57 | |
사례분석: 도서(book) 데이터에 적용 | 8:42 | |
감정사전의 회귀계수를 이용한 감정분석 | 10:00 | |