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본 포스트는 쇼핑몰 리뷰 감정분석에 적합한 알고리즘을 선택하기 위하여 작성한 글입니다. 결과는 서버 사양에 따라서 달라질 수 있습니다. 이 인공지능 알고리즘은 리뷰를 분석하여 긍정적인 평가인지 부정적인 평가인지 구분해주는 기능이다. EX) 옷이 정말 이뻐요.=> 긍정 옷에 보풀이 정말 잘 나요.=> 부정 그중 리뷰 긍, 부정 분석의 경우는 RNN, LSTM뿐 아니라 CNN 역시 사용 가능하다는 걸 알게 되었다. 공부하던 중 어떤 알고리즘을 사용하는 것이 적합할지에 대한 의문이 생겼고 간단한 테스트를 하게 되었다. *서버 사양 •CPU:AMD Ryzen 5 2400G with Radeon Vega Graphics •RAM:16gb •SSD:256gb 1. 알고리즘 쇼핑몰 감정 분류의 경우 RNN, CNN,..

인공지능에서 한국어를 처리하기 위해서는 konlpy패키지가 필수다. konlpy에서 지원하는 라이브러리는 다양하다. 어떤 라이브러리의 처리 속도가 더 빠를까?라는 의문이 들어 이 테스트를 시행하였다. *서버 사양 •CPU:AMD Ryzen 5 2400G with Radeon Vega Graphics •RAM:16gb •SSD:256gb *테스트에 들어가기 전 같은 형태소 분석이라 하더라도 라이브러리에 따라 결과물은 조금씩 다르다. 혹시 필요하다면 다음 결과물을 참고하기 바란다. 원본 결과 나는 쇼핑몰 리뷰 분석(https://it-techstory.tistory.com/2)을 하기 위하여 전처리가 필요한 상황이었다. 많은 사용자가 한 번에 몰려 많은 리뷰를 전 처리해야 할 때 과연 라이브러리 별로 걸리는..