Sentimeter

뉴스 콘텐츠 텍스트와 댓글에 나타난 경향성 분석

분석할 텍스트

이 프로토타입은 긍정적인지 부정적인지에 따라 텍스트에 점수를 할당합니다. 전처리 단계로서 사용자가 입력한 텍스트의 주요 언어를 식별하고, 필요한 경우 구글번역 파이썬(python) 라이브러리를 사용하여 영어로 번역합니다. 그런 다음 VADER-Sentiment-Analysis를 사용하여 텍스트를 분석하여 부정, 느낌표, 대소문자, 정도를 나타내는 표현, 감정을 나타내는 표현, 속어 및 UTF-8 인코딩 이모지 등과 같은 다양한 텍스트 기능을 찾습니다. 그 후, 텍스트 및 문장 레벨에서 감정 점수가 할당됩니다. 마지막으로 해당 문장은 색상으로 구분되어 감정 점수를 시각적으로 전달합니다. 이 기술은 긍정적이고 부정적인 뉴스 댓글 및 제품 리뷰를 식별하는 데 사용될 수 있습니다.