텍스트 분류 / 감성 분석

텍스트 분류 / 감성 분석

텍스트를 사전 정의된 범주로 분류하거나 긍정·부정·중립 등 감정을 판별하는 자연어처리 작업

특징: 지도학습 기반, 레이블 데이터 필요, 전이학습 효과적

방법

• •전통적 방법: Naive Bayes(확률기반), SVM(마진최대화), TF-IDF 특징 활용
• •딥러닝: LSTM(순차처리), CNN(지역패턴), TextCNN(다중필터)
• •사전학습: BERT·RoBERTa 파인튜닝, 현재 SOTA

적용사례: 스팸필터, 리뷰감성분석, 뉴스분류, 고객피드백분석

비교: Naive Bayes(빠름·단순) vs LSTM(순차·문맥) vs BERT(양방향·SOTA)

연관: NLP, 지도학습, BERT, 분류