[Python] Hugging Face의 transformers 라이브러리를 활용한 감정 분석(Sentiment Analysis)

 

안녕하세요 오늘은 허깅페이스의 Transformers 라이브러리를 통해 ai 모델을 불러와 감정 분석을 해보도록 하겠습니다. 

허깅페이스의 Transformers 라이브러리는 BERT, GPT 같은 대규모 AI 모델을 아주 간단히 불러와서 바로 사용할 수 있게 해주는 도구입니다. 덕분에 복잡한 모델 구조나 학습 과정을 몰라도, 단 몇 줄의 코드로 번역, 요약, 감정 분석 같은 기능을 직접 실행해볼 수 있습니다.

Hugging Face Transformers란?

• 정의
  Hugging Face에서 만든 자연어 처리(NLP)와 AI 모델용 파이썬 라이브러리.
  이름 그대로 Transformer 구조(GPT, BERT, T5, RoBERTa 같은 모델들)를 쉽게 불러와서 쓸 수 있게 도와준다.
• 특징
  1. 사전 학습된(pre-trained) 모델 제공
     → 연구자와 기업이 학습시킨 모델들을 바로 다운로드해서 쓸 수 있음.
     → 예: GPT-2, BERT, T5, DistilBERT, Stable Diffusion까지 지원.
  2. 단일 API로 다양한 작업 가능
     → pipeline 하나만으로 감정 분석, 번역, 요약, 질의응답, 텍스트 생성 등을 바로 실행 가능.
  3. 다양한 프레임워크 지원
     → PyTorch, TensorFlow, JAX 모두 지원.
• 장점
  • 연구자가 아니더라도, 복잡한 딥러닝 모델을 손쉽게 불러와서 바로 활용할 수 있음.
  • AI 모델을 처음 접하는 사람도 pipeline("sentiment-analysis") 같은 한 줄 코드로 자연어 처리를 할 수 있음.

 

 

1. 먼저 트랜스포머, 파이토치 라이브러리를 깔아줍니다. 

pip install transformers torch

 

 

 

2.  감정 분석 파이프라인 불러오기

# 먼저 필요한 라이브러리 설치
# pip install transformers torch

from transformers import pipeline

# 1. 감정 분석 파이프라인 불러오기
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")

# 2. 테스트 문장
texts = [
    "오늘 하루가 너무 즐거웠어!",
    "나는 정말 지치고 피곤해.",
    "이 프로젝트는 성공할 수 있을 것 같아."
]

# 3. 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")