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감성 키워드 기반 맞춤형 뉴스 추천 시스템 만들기 0. 이 글은 누구를 위한 글인가요? 내가 관심 있는 키워드가 포함된 뉴스만 추천받고 싶어요. 부정적인 뉴스는 보고 싶지 않아요. 긍정적인 뉴스만 보여주세요! 크롤링 + 감성 분석 + 필터링 + 추천 자동화를 직접 구현해보고 싶어요.1. 프로젝트 개요 입력 파일: 인공지능_블로그_감성분석결과.csv 사용 열: 제목, 날짜, 감성 기능: 사용자 키워드 입력 감성 == "긍정"인 텍스트만 필터링 제목에 키워드가 포함된 뉴스만 추출 최신 순으로 정렬, 최대 5개 추천 2. 필요한 라이브러리pip install pandas3. 데이터 불러오기import pandas as pddf = pd.read_csv("인공지능_블로그_감성분석결과.csv")pri.. 2025. 4. 9.
감성 분석 기반 키워드 추천 시스템 만들기 - 긍정 뉴스로 추천하는 핵심 단어 0. 이 글은 누구를 위한 글인가요?긍정적인 뉴스 제목에서 키워드를 추출해 추천 시스템을 만들고 싶어요.감성 분석 결과를 활용한 유의미한 정보 추출이 궁금해요.어떤 단어가 긍정적인 뉴스에 자주 등장하는지 알고 싶어요.1. 프로젝트 개요입력 데이터: 인공지능_블로그_감성분석결과.csv사용 열: 제목, 감성목표: 감성 == '긍정'인 제목을 분석해 상위 키워드 추천2. 필요한 라이브러리 설치pip install pandas konlpy matplotlib wordcloud3. 데이터 불러오기import pandas as pddf = pd.read_csv("인공지능_블로그_감성분석결과.csv")print(df[['제목', '감성']].head())출력 예시제목 .. 2025. 4. 8.
두 키워드 감성 분석 비교 프로젝트 – 인공지능 vs 블록체인 0. 이 글은 누구를 위한 글인가요?여러 키워드에 대해 감성 차이를 비교하고 싶으신 분예: 인공지능 뉴스는 긍정이 많고, 블록체인은 부정이 많다는 인사이트를 얻고 싶으신 분검색 → 감성 분석 → 비교 → 시각화까지 한 번에 보고 싶으신 분1. 프로젝트 목표키워드 A: 인공지능키워드 B: 블록체인각 키워드에 대해:네이버 뉴스 제목 수집 (각 50건)감성 분석 수행 (긍정 / 부정 / 중립)감성 비율 비교 시각화2. 필요한 라이브러리 설치pip install selenium beautifulsoup4 pandas torch transformers matplotlib seaborn tqdm3. 뉴스 수집 함수 (Selenium + BeautifulSoup)from selenium import webdriver.. 2025. 4. 7.
감성 분석 + 시계열 분석 결합: 날짜별 긍정/부정 변화 시각화 0. 이 글은 누구를 위한 글인가요?시간 흐름에 따라 감정의 변화를 보고 싶으신 분감성 분석 결과를 시계열 데이터로 다뤄보고 싶으신 분긍정/부정 변화 추세를 시각화하고 싶은 분1. 프로젝트 개요입력 파일: 인공지능_블로그_감성분석결과.csv목표: 날짜별 감성 카운트 및 비율 시각화2. 필요한 라이브러리 설치pip install pandas matplotlib seaborn3. 데이터 불러오기import pandas as pddf = pd.read_csv("인공지능_블로그_감성분석결과.csv")print(df[['날짜', '감성']].head()) 날짜 감성0 2025.01.01 긍정1 2025.01.02 긍정2 2025.01.04 중립3 2025.01.21 부정4. 날짜 형식 통일 및 정렬df['날짜'].. 2025. 4. 6.
감성분석 + 워드클라우드 결합 프로젝트 - 긍정/부정 키워드 시각화 0. 이 글은 누구를 위한 글인가요?긍정적인 글에서 자주 쓰이는 단어는 무엇일까?부정적인 글에서는 어떤 단어가 자주 등장할까?감성별로 텍스트를 나눠서 시각화해보고 싶어요!1. 프로젝트 개요입력: 감성 분석이 완료된 CSV 파일 (인공지능_블로그_감성분석결과.csv)목표:감성이 '긍정'인 글, '부정'인 글을 나눠서 처리각각 자주 쓰이는 단어 분석긍정/부정 워드클라우드 2개 출력2. 필요 라이브러리 설치pip install pandas matplotlib wordcloud konlpy3. 데이터 불러오기import pandas as pddf = pd.read_csv("인공지능_블로그_감성분석결과.csv")print(df[['제목', '감성']].head())| 제목 | 감성 ||------|------||.. 2025. 4. 5.
감성분석(Sentiment Analysis) 기초 프로젝트 - 긍정 vs 부정 분류하기 0. 이 글은 누구를 위한 글인가요?블로그/뉴스 제목이 긍정적인지 부정적인지 구분하고 싶으신 분간단한 감성분석 모델을 직접 적용해보고 싶은 분수집한 텍스트 데이터를 분류해서 인사이트를 얻고 싶은 분1. 프로젝트 개요데이터: 블로그/뉴스에서 수집한 제목 텍스트 (CSV 파일)목표: 각 제목이 긍정/부정/중립인지 분류도구: transformers 라이브러리의 사전학습 모델 (KoELECTRA)2. 필요한 라이브러리 설치pip install transformers torch pandas tqdm3. 감성분석용 사전학습 모델 준비beomi/KcELECTRA-base 모델 사용 - 한국어 뉴스/댓글 기반 학습4. 데이터 불러오기import pandas as pddf = pd.read_csv("인공지능_블로그_필터.. 2025. 4. 4.

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