감성분석을 모델링을 진행하기에 앞서 긍정, 부정이 라벨링된 Train Set을 만들기로 했다. 감성어 사전을 바탕으로 형태소 분석을 진행한 뒤, 문장 내 형태소가 긍정어 사전에 있으면 점수에 +1을, 부정어 사전에 있으면 -1을 했고, 각 문장별로 점수가 0보다 작으면 부정(-1), 0보다 크면 긍정(1), 0이면 중립/unknown(0)으로 라벨링했다. 이번 단계의 작업을 통해 얻고자 하는 결과물은, 커뮤니티 게시글, 댓글을 문장 단위로 나누어 긍/부정 라벨링을 진행한 데이터셋이다. # 사용한 라이브러리 KoNLPy Pandas, Numpy Matplotlib.pyplot, Seaborn 더보기 Jupyter Notebook 및 윈도우 환경에서는 KoNLPy를 사용하기에 제약이 많다. 따라서 Googl..
