Java를 사용하여 감정 분석을 기반으로 지능형 텍스트 분류 시스템을 작성하는 방법

인터넷과 소셜 미디어의 발달로 사람들은 계속해서 다양한 텍스트 데이터를 생성하고 있습니다. 방대한 텍스트 데이터에서 어떻게 유용한 정보를 추출할 것인가는 해결해야 할 시급한 문제가 되었습니다. 감성 분석은 텍스트 분류 기술로서 텍스트를 자동으로 분류하고 텍스트에 담긴 감성 정보를 추출하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 이 기사에서는 Java를 사용하여 감정 분석을 기반으로 하는 지능형 텍스트 분류 시스템을 작성하는 방법을 소개합니다.

1. 데이터 확보

먼저 인터넷에서 감성 분석에 적합한 데이터를 확보해야 합니다. 일반적으로 크롤러 기술을 통해 대량의 텍스트 데이터를 얻을 수 있습니다. 이러한 텍스트 데이터는 단어 분할, 불용어 제거, 품사 태그 지정 등과 같은 전처리가 필요합니다. 이 기사에는 크롤러 및 전처리 기술이 포함되어 있지 않습니다. 독자는 다른 관련 튜토리얼을 참조하여 배울 수 있습니다.

2. 훈련 모델

처리된 텍스트 데이터를 얻은 후 이 데이터를 사용하여 감정 분석 모델을 훈련해야 합니다. 우리는 CNN(Convolutional Neural Networks) 또는 RNN(Recurrent Neural Networks)과 같은 알고리즘과 같은 딥 러닝 기술을 사용하도록 선택할 수 있습니다. Naive Bayes, SVM(Support Vector Machine) 및 기타 알고리즘과 같은 기존 기계 학습 기술도 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 Naive Bayes 알고리즘을 선택합니다.

Naive Bayes 알고리즘은 확률 통계를 기반으로 하는 분류 알고리즘입니다. 모든 기능은 서로 독립적이며 각 기능은 분류에 동일한 영향을 미친다고 가정합니다(즉, Naive Bayes 가정을 제시합니다). Java의 오픈 소스 기계 학습 라이브러리 Weka를 사용하여 Naive Bayes 알고리즘 교육을 구현할 수 있습니다.

다음은 간단한 Java 코드 구현입니다.

// 加载训练数据
DataSource source = new DataSource("train.arff");
Instances train = source.getDataSet();
train.setClassIndex(train.numAttributes()-1);

// 构建模型
BayesNet classifier = new BayesNet();
classifier.buildClassifier(train);

// 保存模型
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(
new FileOutputStream("model.bin"));
oos.writeObject(classifier);
oos.flush();
oos.close();

위 코드에서는 먼저 Weka의 DataSource 클래스를 사용하여 교육 데이터 파일에서 데이터를 로드한 다음 BayesNet 클래스를 사용하여 순진한 Bayes 모델을 구축합니다. 마지막으로 나중에 사용할 수 있도록 모델을 파일에 저장합니다.

3. 새 텍스트 분류

모델 학습이 완료되면 모델을 사용하여 새 텍스트를 분류하고 감정 분석을 수행할 수 있습니다. 다음은 간단한 Java 코드 구현입니다.

// 加载模型
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(
new FileInputStream("model.bin"));
BayesNet classifier = (BayesNet) ois.readObject();

// 构建待分类的实例
Instance instance = new DenseInstance(2);
instance.setValue(0, "这个电影真是太好看了！");
instance.setValue(1, "正片太赞，恶评都是骗点击的！");

// 进行分类
double label = classifier.classifyInstance(instance);
System.out.println("分类标签：" + train.classAttribute().value((int)label));

위 코드에서는 먼저 Java의 역직렬화 기술을 사용하여 모델 파일에서 모델을 로드한 다음 분류할 인스턴스를 빌드합니다. 분류할 인스턴스는 훈련 데이터와 동일한 속성 구조를 가져야 하며, 그렇지 않으면 오류가 발생합니다. 마지막으로 모델을 분류에 사용하고 분류 결과를 출력합니다.

4. 웹 애플리케이션에 통합

감정 분석 모델을 웹 애플리케이션에 통합하려면 위 코드를 API로 캡슐화하고 다른 프로그램에서 사용할 수 있도록 웹 인터페이스를 제공해야 합니다.

Java는 Servlet, JAX-RS, Spark 등과 같은 다양한 네트워크 프로그래밍 라이브러리를 제공합니다. 이 기사에서는 Spring Boot 및 Spring Web에서 제공하는 기술을 사용하여 전체 웹 애플리케이션 세트를 신속하게 구축하기로 선택했습니다.

먼저 웹 애플리케이션의 뼈대를 생성하려면 Spring Boot의 Maven 플러그인을 사용해야 합니다. 명령은 다음과 같습니다.

mvn archetype:generate -DgroupId=com.example -DartifactId=myproject -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

그런 다음 앞서 언급한 감정 분석 모델을 웹 애플리케이션에 통합합니다. 다음은 간단한 Java 코드 구현입니다.

@RestController
public class SentimentAnalysisController {

  private BayesNet classifier;

  public SentimentAnalysisController() {
    // 加载模型
    try {
      ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(
        new FileInputStream("model.bin"));
      classifier = (BayesNet) ois.readObject();
      ois.close();
    } catch (IOException | ClassNotFoundException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }

  @PostMapping("/predict")
  public String predict(@RequestBody Map<String, String> reqBody) {
    String text = reqBody.get("text"); // 获取待分类的文本
    Instance instance = createInstance(text); // 构建待分类的实例
    double label = classifier.classifyInstance(instance); // 进行分类
    return train.classAttribute().value((int)label); // 返回分类结果
  }

  private Instance createInstance(String text) {
    Instance instance = new DenseInstance(1);
    instance.setValue(0, text);
    instance.setDataset(new Instances(createAttributes(), 1));
    return instance;
  }

  private Instances createAttributes() {
    FastVector attributes = new FastVector();
    attributes.addElement(new Attribute("text", (FastVector) null));
    attributes.addElement(new Attribute("class", createClasses()));
    Instances instances = new Instances("data", attributes, 0);
    instances.setClassIndex(1);
    return instances;
  }

  private FastVector createClasses() {
    FastVector classes = new FastVector();
    classes.addElement("positive");
    classes.addElement("negative");
    return classes;
  }

}

위 코드에서는 먼저 클래스 생성자에 감정 분석 모델을 로드합니다. 그런 다음 분류할 텍스트를 수신하고 분류 결과를 반환하도록 HTTP POST 요청에 대한 핸들러를 정의합니다. 프로세서에서는 먼저 분류할 인스턴스를 구성한 다음 모델을 사용하여 분류하고 마지막으로 분류 결과를 반환합니다.

5. 배포 및 테스트

위 코드 구현을 완료한 후 Maven을 사용하여 이를 실행 가능한 Jar 패키지로 패키징하고 서버에서 실행할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 명령을 사용하여 로컬 컴퓨터에서 웹 애플리케이션을 실행할 수 있습니다.

mvn package
java -jar target/myproject-1.0-SNAPSHOT.jar

그런 다음 Postman 또는 컬과 같은 도구를 사용하여 웹 애플리케이션에 HTTP POST 요청을 보내 테스트할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 명령을 사용하여 웹 애플리케이션을 테스트할 수 있습니다.

curl --request POST 
  --url http://localhost:8080/predict 
  --header 'content-type: application/json' 
  --data '{"text": "这个电影真是太好看了！"}'

위 명령에서 localhost:8080을 서버의 IP 주소와 포트 번호로 바꿔야 한다는 점에 유의하세요.

6. 요약

이 기사에서는 Java를 사용하여 감정 분석을 기반으로 지능형 텍스트 분류 시스템을 작성하는 방법을 소개했습니다. 먼저 감정 분석에 적합한 텍스트 데이터를 얻는 방법과 모델 학습을 위해 Naive Bayes 알고리즘을 사용하는 방법을 설명했습니다. 그런 다음 훈련된 모델을 사용하여 새 텍스트를 분류하고 감정을 분석하는 방법을 보여줍니다. 마지막으로 모델을 웹 애플리케이션에 통합하고 테스트용 HTTP POST 요청에 대한 핸들러를 제공했습니다. 이 프로그램은 단지 기본 프레임워크일 뿐이며 독자는 자신의 필요에 따라 확장할 수 있습니다.

위 내용은 Java를 사용하여 감정 분석을 기반으로 지능형 텍스트 분류 시스템을 작성하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!