웹툰 승격 확률 예측 프로젝트에서 댓글을 가지고 긍정 부정 감정분석을 진행했어요. 먼저 kosac 한국어 감정사전을 이용하여 분석해봤고 긍정 부정 분류가 예상처럼 잘되지 않아서 다음으로는 수기로 긍정부정 라벨링을 달아주고 머신러닝을 돌려봤는데 훈련데이터의 수가 너무 적어서 정확도가 낮게 나오더라구요. 그래서 마지막으로 직접 긍정 부정 단어사전을 만들어서 머신러닝을 진행 했습니다. 티스토리에는 1. kosac 사전 사용 2. 수기 라벨링 3. 직접만든 단어사전 시행 착오를 전부 작성할 예정이고 이 글에서는 1. kosac 사전 사용을 적을 거에요. import numpy as np import pandas as pd 댓글 데이터가 10mb가 넘어서 업로드 할수가 없네요 ㅠㅠ 먼저 데이터를 불러옵니다 저는 ..
