전체교육일정
교육개요
이 강의는 감정 분석의 기본 원칙에서부터 실제 응용에 이르기까지, 전 과정을 아우르는 심도 있는 실습 과정을 제공합니다. 참가자들은 텍스트 데이터의 수집, 전처리 방법, 머신러닝과 딥러닝을 활용한 모델 구축 기법을 배우게 됩니다. 특히, NLP의 최신 기술과 감성 사전, 트랜스포머 모델을 이용한 고급 감정 분석 기법에 대해 집중적으로 다루며, 종합적인 프로젝트 실습을 통해 학습 내용을 적용해 볼 기회를 갖게 됩니다. 감정 분석을 통해 텍스트 데이터에서 더 깊은 의미를 발견하고, 비즈니스 또는 연구 분야에서 유용하게 활용할 수 있는 능력을 개발하고 싶은 분들에게 이 강의는 꼭 필요한 과정입니다.
교육목표
감정 분석의 기초부터 고급 기법까지 학습하고, 실제 데이터를 사용한 실습을 통해 모델 구축 및 최적화 방법을 마스터합니다.
강의내용
[시나리오]
[배경]
소셜 미디어는 현대 소비자들이 브랜드에 대한 의견을 공유하고 제품이나 서비스를 평가하는 주요 플랫폼입니다. 이러한 플랫폼에서의 사용자 발언은 브랜드 이미지, 제품 개선, 고객 서비스 전략 수립 등에 있어 귀중한 통찰을 제공합니다. 그러나 대량의 데이터와 다양한 의견을 수동으로 분석하는 것은 시간이 많이 걸리며 비효율적입니다.
따라서, 소셜 미디어 데이터에서 자동으로 감성을 분석하고, 이를 통해 브랜드에 대한 공공의 인식을 모니터링하는 것은 기업에게 매우 중요한 작업이 되었습니다. 이를 통해 기업은 실시간으로 브랜드에 대한 반응을 파악하고, 위기 관리, 마케팅 전략 수립, 고객 만족도 향상 등에 적극적으로 대응할 수 있습니다.
[목적]
소셜 미디어 상에서의 브랜드 언급을 추적하고, 이에 대한 공공의 감성을 분석하여 브랜드 인식을 모니터링하며, 정적 감성이 급증하는 경우 이를 신속히 감지하여 해당 이슈를 파악하고, 적절한 대응 전략을 수립합니다. 또한 소비자의 긍정적 및 부정적 반응을 분석하여 마케팅 전략과 제품 개선 방향을 도출합니다.
[수행절차]
1. 데이터 수집
Twitter, Facebook, Instagram 등 주요 소셜 미디어 플랫폼에서 API를 활용하여 특정 키워드(브랜드 이름, 관련 제품 등)에 대한 게시글과 댓글 데이터를 수집합니다.
2. 데이터 전처리
수집된 데이터에서 이모티콘, 해시태그, 멘션 등의 특수 문자를 처리하고, 필요에 따라 정규화 작업을 수행합니다.
다양한 언어로 된 데이터의 경우, 번역 API를 활용해 통일된 언어로 변환할 수 있습니다.
데이터를 토큰화하고, 불용어를 제거하여 분석에 적합한 형태로 가공합니다.
3. 감성 분석 모델 설계 및 훈련
자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 감성 분석 모델을 설계합니다. (예: LSTM, BERT, GPT 등)
공개된 감성 분석 데이터셋을 활용하거나, 수집한 데이터 중 일부를 수작업으로 레이블링하여 모델을 훈련시킵니다.
4. 브랜드 모니터링 및 분석
훈련된 모델을 활용하여 실시간으로 수집되는 데이터의 감성을 분석합니다.
긍정적, 부정적 반응의 비율을 분석하고, 시간대별, 지역별, 언어별 반응의 차이를 분석합니다.
특정 캠페인이나 이벤트가 브랜드에 대한 인식에 미치는 영향을 평가합니다.
[데이터]
API 활용
소셜 미디어 플랫폼에서 제공하는 API를 활용하여 대량의 데이터를 효율적으로 수집합니다.
웹 스크래핑
Python의 BeautifulSoup, Scrapy 등의 라이브러리를 활용하여 웹 스크래핑을 수행