SentimentAI (감정분석 AI)

이 프로젝트는 텍스트 감정분석을 수행하는 감정분석 AI를 개발한 것입니다. 해당 AI는 주어진 텍스트 문장을 입력으로 받아 '긍정', '중립', '부정'으로 감정을 예측합니다.

목차

1. 프로젝트 설명
2. 데이터셋
3. 실행환경
4. 프로젝트 설치 및 실행 방법
5. 프로젝트 사용 방법
6. 참고 자료

프로젝트 설명

이 프로젝트는 Python과 TensorFlow를 사용하여 텍스트 감정분석 AI를 개발한 것입니다. 감정분석 AI 모델은 LSTM(Long Short-Term Memory)과 임베딩 층을 활용하여 텍스트 시퀀스를 분석하고 긍정, 중립, 또는 부정으로 분류합니다.

데이터셋

• AIhub
• Tistory(sig413)

실행환경

• Cuda (release 11.8, V11.8.89)
• Anaconda (conda 23.7.1)
• Python (Python 3.11.4)
• Tensorflow (2.13.0)

프로젝트 설치 및 실행 방법

1. 먼저, Python 및 필요한 라이브러리를 설치합니다.

   pip install pandas scikit-learn tensorflow

2. data.csv 파일을 준비하여 훈련 및 테스트 데이터를 저장합니다.

   • data.csv 파일은 '발화문'과 해당 발화문의 감정을 나타내는 '상황' 열로 구성되어야 합니다.
   • '상황' 열의 감정은 'happiness', 'angry', 'anger', 'disgust', 'fear', 'neutral', 'sadness', 'sad', 'surprise' 등의 문자열로 표현됩니다.

3. main.py 스크립트를 실행하여 모델을 훈련합니다.

프로젝트 사용 방법

main.py 스크립트를 실행하여 감정 예측을 진행합니다.

텍스트 문장을 입력하면 AI 모델이 해당 문장의 감정을 예측하여 출력합니다.

• 예측된 감정은 '긍정', '중립', '부정'으로 분류됩니다.

참고 자료

1. https://wikidocs.net/22894
2. https://sig413.tistory.com/5

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