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케라스를 활용한 한국어 감성 리뷰 자동 분류 : 기술적 접근과 분석
두줄요약
한국어 감성 리뷰를 Keras로 이진 분류하는 전처리와 모델 구조를 설명했습니다. Okt 형태소 분석, BiLSTM, 콜백을 활용한 학습과 예측 흐름을 다뤘습니다.
핵심 내용
- 한국어 감성 리뷰를 긍정/부정 이진 분류하는 Keras 기반 딥러닝 파이프라인 소개
- 텍스트 클렌징, Okt 형태소 분석, 불용어 제거, 토크나이징, 패딩을 거쳐 정수 시퀀스로 변환
- Embedding → BiLSTM → Dense 구조와 ModelCheckpoint, EarlyStopping, TensorBoard 콜백으로 학습 안정화
- 테스트 문장에 대해 확률을 출력하고 임계값 0.5로 감정 분류 수행
적용해볼 점
- 한국어 텍스트 전처리와 시퀀스화 흐름의 기본 예시로 참고 가능
- 감성 분류 같은 이진 NLP 분류 문제에 순차형 Keras 모델을 적용하는 출발점 제공
- 데이터가 작을 때도 콜백과 입력 길이 정렬, 어휘 크기 관리가 중요한 점 확인