자동 대화 로그 분석기 구현하기

자동 대화 로그 분석기 구현하기

Overview

자동 대화 로그 분석기는 대화 내용을 분석하여 유용한 인사이트나 감정 분석을 제공하는 시스템입니다. 이러한 분석기는 고객 서비스, 소셜 미디어, 연구 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 대화의 패턴, 감정, 주제를 식별하고 이를 바탕으로 중요한 정보를 추출합니다. 이번 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 대화 로그를 분석하는 방법을 구체적으로 살펴보겠습니다.

1. 환경 설정

우선, 분석을 위한 환경을 설정해야 합니다. 필요한 라이브러리는 pandas, nltk, textblob, matplotlib, seaborn입니다. 이 라이브러리를 설치하기 위해 아래와 같은 명령어를 사용할 수 있습니다.

pip install pandas nltk textblob matplotlib seaborn

2. 데이터 준비

분석할 대화 로그 데이터를 준비합니다. 예를 들어, 아래와 같은 형태의 CSV 파일이 있다고 가정하겠습니다.

timestamp,speaker,message
2024-10-21 10:00:00,user1,안녕하세요! 오늘 날씨가 좋네요.
2024-10-21 10:01:00,user2,네, 정말 좋습니다. 바람도 선선하고요.
2024-10-21 10:02:00,user1,이런 날에는 산책이 최고죠.

이 파일을 pandas를 사용하여 읽어옵니다.

import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv('chat_log.csv')
print(df.head())

3. 텍스트 전처리

데이터를 분석하기 전에 텍스트를 전처리해야 합니다. 여기에는 불용어 제거, 소문자 변환, 특수 문자 제거 등이 포함됩니다.

import re
from nltk.corpus import stopwords

# NLTK의 불용어 목록 다운로드
import nltk
nltk.download('stopwords')

def preprocess_text(text):
# 소문자 변환
text = text.lower()
# 특수 문자 제거
text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
# 불용어 제거
stop_words = set(stopwords.words('korean'))
text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stop_words])
return text

# 메시지 전처리
df['cleaned_message'] = df['message'].apply(preprocess_text)
print(df[['message', 'cleaned_message']])

4. 감정 분석

TextBlob 라이브러리를 사용하여 감정 분석을 진행할 수 있습니다. 여기서는 긍정적, 부정적 감정을 각각 1과 -1로 나타내는 간단한 모델을 구현합니다.

from textblob import TextBlob

def analyze_sentiment(text):
blob = TextBlob(text)
if blob.sentiment.polarity > 0:
return 1  # 긍정
elif blob.sentiment.polarity < 0:
return -1  # 부정
else:
return 0  # 중립

# 감정 분석 실행
df['sentiment'] = df['cleaned_message'].apply(analyze_sentiment)
print(df[['cleaned_message', 'sentiment']])

5. 결과 시각화

마지막으로, 분석 결과를 시각화하여 인사이트를 도출합니다. 감정의 분포를 시각적으로 나타내면 대화의 전반적인 분위기를 파악하는 데 유용합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 감정 분포 시각화
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.countplot(data=df, x='sentiment', palette='Set2')
plt.title('Sentiment Distribution')
plt.xlabel('Sentiment')
plt.ylabel('Count')
plt.xticks(ticks=[0, 1, 2], labels=['Negative', 'Neutral', 'Positive'])
plt.show()

6. 에러 처리 및 해결 방법

대화 로그를 분석하는 과정에서 발생할 수 있는 일반적인 에러와 그 해결 방법을 살펴보겠습니다.

• 에러: ModuleNotFoundError

• 발생 원인: 필요한 라이브러리가 설치되지 않았거나 올바르게 import되지 않은 경우.

• 해결 방법: pip install 명령어로 라이브러리를 설치하거나, import 문을 확인하여 경로가 맞는지 점검합니다.

• 에러: ValueError: Length of values does not match length of index

• 발생 원인: DataFrame의 길이와 새로운 열의 길이가 일치하지 않을 때 발생합니다.

• 해결 방법: 데이터를 전처리하는 과정에서 모든 행이 포함되었는지 확인합니다.

결론

자동 대화 로그 분석기를 구현하는 과정에서 데이터를 수집하고 전처리하며, 감정 분석을 통해 유의미한 인사이트를 도출하는 방법을 살펴보았습니다. 이 시스템은 고객 피드백 분석, 대화 품질 개선, 소셜 미디어 분석 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 감정 분석 결과를 바탕으로 대화의 패턴을 이해하고 개선 방향을 제시할 수 있습니다.

참고문서

• Pandas Documentation
• NLTK Documentation
• TextBlob Documentation
• Matplotlib Documentation
• Seaborn Documentation