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목표작년 겨울, 만점프로젝트에서 뉴스 데이터를 활용한 가치평가 프로젝트를 진행했다. 기업에 대한 뉴스를 크롤링한 뒤 긍정/부정 기사들의 양을 비교하고 싶었다. 또한 kSDG(Korea Sustainable Development Goals) 기준으로 기사를 분류해서 특정 기업의 가치, 긍정/부정 행위 평가를 자동화하는 것이 목표다. 이번 글에서는 뉴스 본문 데이터를 크롤링하고 긍정/부정을 평가하는 머신러닝 모델을 만드는 방법을 소개한다. 방법
사용한 도구
크롤링python 3.7부터 기본적으로 제공하는 비동기 라이브러리 asyncio를 활용해 빠른 크롤링 뉴스 데이터 플랫폼 빅카인즈에서는 뉴스 데이터 검색결과를 제공하는데, 본문 검색을 지원하지 않아 직접 크롤링하였다. 크롤링 이후 파싱한 데이터들이 예측에 어긋나는 것들이 많아 database가 가끔 터져서 애를 먹었다.
형태소 분석파이썬 한글 형태소분석 라이브러리인 konlpy를 사용했다. 신조어를 제외하면 아주 잘 작동한다. 명사 데이터베이스도 커스텀 가능하다. 태그는 Okt를 사용했다.
라이브러리 사용방법은 아주 쉽다. Okt를 인스턴스화한다음 okt.morphs(토큰화 할 string, stem여부)를 입력하면 string array를 반환한다. 데이터 모델링형태소 분석은 생각보다 어렵지 않았다. 다음으로 텍스트 행렬을 머신러닝 모델에 학습시킬 수 있게 numpy array 형태로 예쁘게 가공해야 한다. 또한 raw text가 아니고 text의 번호를 붙여줘서 벡터화하는 작업이 필요하다.
머신러닝최종적인 정확도에 가장 큰 영향을 끼치는 과정이다.
자세한 keras.models의 사용법은 이곳에서 확인할 수 있다.
결과크롤링 속도
크롤링은 python + asyncio + beautifulsoup 입니다. 긍/부정 분석
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참고한 글
다음다음은 위에서 학습시킨 머신러닝 모델을 클라우드(GAE + Heroku)에 배포하는 방법을 알아본다. |