워드 클라우드 about nlp-project HOT 5 CLOSED

대시보드에 올리기 위해서는 list에 담지 않고 unnesting을 해야한다.
그래서 row 수가 기존에 존재하던 전처리 데이터 개수보다 훨씬 늘었다.

from nlp-project.

여기서 끝이 아니라 워드 클라우드를 만들기 위해
하나의 리뷰에서 단어들을 추출해서, 그걸 또 unnesting하면...? 안 해봤지만 벌써 무섭다

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생각한 대안

1. 굳이 워드클라우드를 만들어야할까? → kiwipiepy를 쓰는 것도 NLP의 일종이라 버리기 살짝 아깝다. 대시보드 완성도도 떨어지지 않을까.
2. MainCategory가 총 4개인데, 하나만 골라서 대시보드를 만들까? → 데이터 개수가 가장 적은 남성화장품 카테고리(현재 sentiment csv 확인해보니 3000여개 row)만을 대상으로 하면 될 것 같다. (=>결국 모든 카테고리 다 했다!)

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2번을 선택하자. 대신 수정해야할 점은 아래와 같다.

* 참고: 0은 긍정

지금 csv가 이런 형식으로 되어있다. 코드를 sentence 안에 남성화장품#{속성}을 따로 분리해 aspect column에 넣도록 수정하자.

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• 예상되는 분리 코드

  import re
  
  sentences = [
      "여름에 몸에서 땀 냄새 안 나게 하려고 구매했는데 향도 좋고 오래가서 좋습니다 남성화장품#향",
      "성분은 마음에 드는데 피부가 지성이라 번들거림이 과한 듯합니다 재구매 의사 없어요 남성화장품#성분"
  ]
  
  for sentence in sentences:
      match = re.search(r'남성화장품#([^\s]+)', sentence)
      if match:
          keyword = match.group(1)
          cleaned_sentence = re.sub(r'남성화장품#[^\s]+', '', sentence)
          # ... keyword, cleaned_sentence 를 이용하여 이후 구현 ... #

• 예상되는 형태소 분석 코드

  from kiwipiepy import Kiwi
  
  def extract_nouns(kiwi, text):
      result = kiwi.tokenize(text)
      return [token.form for token in result if token.tag in {'NNG', 'NNP'}]
      
  kiwi = Kiwi()
  results = extract_nouns(kiwi, "여름에 몸에서 땀 냄새 안 나게 하려고 구매했는데 향도 좋고 오래가서 좋습니다")

from nlp-project.