케라스를 활용한 한국어 감성 리뷰 자동 분류 : 기술적 접근과 분석

이 글은 케라스를 활용하여 한국어 리뷰의 감성을 자동으로 분류하는 딥러닝 모델 구축 과정을 상세히 설명합니다. 텍스트 클렌징, 형태소 분석(Okt), 불용어 제거, 토크나이저를 이용한 단어 인코딩, 패딩을 통한 길이 통일 등 텍스트 전처리 단계를 거쳐 신경망 입력에 적합한 데이터로 변환합니다.

이후 임베딩, BiLSTM, Dense 레이어로 구성된 Keras 모델을 사용하여 긍정/부정 감성을 분류하며, 학습 안정화를 위해 체크포인트, 얼리스탑, 텐서보드 등의 콜백을 활용합니다. 샘플 코드를 통해 전체 파이프라인을 구현하고 테스트 문장에 대한 예측 결과를 보여주며, 딥러닝 기반의 텍스트 분류 기술 접근법을 제시합니다.