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안녕하세요
오늘은 허깅페이스(Hugging Face)의 Transformers 라이브러리를 이용해서 텍스트 감정 분석을 간단히 해보겠습니다.
요즘 AI 라이브러리들은 복잡한 모델을 직접 다루지 않아도, 파이프라인(pipeline) 이라는 인터페이스를 통해 바로 사용할 수 있도록 잘 정리되어 있습니다.
1. 환경 설정
먼저 필요한 라이브러리를 설치해 줍니다.
pip install transformers torch
2. 감정 분석 예제 코드
from transformers import pipeline
# 감정 분석 파이프라인 불러오기
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")
# 테스트할 문장들
texts = [
"오늘 하루가 너무 즐거웠어!",
"나는 정말 지치고 피곤해.",
"이 프로젝트는 성공할 수 있을 것 같아."
]
# 분석 실행
for text in texts:
result = sentiment_analyzer(text)[0]
print(f"문장: {text}")
print(f"결과: {result['label']} (확률 {result['score']:.2f})\n")
3. 실행 결과
결과 내용은 아래와 같습니다
- 0.95 → 95% 확신
- 0.79 → 79% 확신
- 0.87 → 87% 확신
본 예제에서 사용한 모델(기본 모델)이 영어 위주 학습된 모델이기 때문에 한국어 문장에서는 애매하게 동작했을 확률이 높습니다.
한국어 전용 감정 분석 모델(한국어 데이터로 학습된 모델들) 쓰면 더 정확하게 나올 것입니다.
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