개요

AWS의 10분 강좌에는 텍스트를 읽어 감정 분석을 할 수 있는 기능이 있다.
재밌어 보여서 도입할 때 어느 록이 가장 적극적인지 비교해봤어요.

참조 링크

카탈로그

대응 언어

입력 화면 UI

분석 프로젝트 소개

대상 가사와 분석 결과

고찰(차라리 소감)

어차피 노는 거니까...

대응 언어

유감스럽게도 아직 일본어가 대응하지 않았습니다...
따라서 대상은 영어 가사에만 한정된다.

입력 화면 UI

여기도 일본어를 지지하지 않는다.Input text에 글을 넣고 Analyze 키를 누릅니다.

분석 항목 소개

Confidence라고 쓰여 있는 경우 객체의 분류 결과에 대한 신뢰성을 나타냅니다.
1에 가까울수록 정확도가 높지만 절대 1이 되지 않아 최고 0.99+로 나타났다.

Entites

문서의 실체 (고유 명사, 날짜, 수량 등 특징적인 의미를 찾기 쉬운 단어).

Key Phrases

문장의 키워드.

Language

문장에서 가장 빈번한 언어.

Sentiment

나온다.이것이 바로 이번 주인공'감정 분석'이다.

Neutral: 중립(특별한 감정 없음)

Positive: 정의감 넘치는 글

Negative: 부정적인 감정이 가득한 글

Mixed: 희비가 교차하고 감정이 복잡한 문장

Syntax

단어로 분류하여 어류로 분류하다.

대상 가사와 분석 결과

선곡은 긍정적인 록 5곡이다.평가 기준은 단순히 Positive의 Confidence 크기에 의해 결정됩니다.
순위
타이틀
가수/밴드 이름
가사 링크
Positive용 Confidence
1
Dream On
Aerosmith
https://www.azlyrics.com/lyrics/aerosmith/dreamon.html
0.92
2
Don't Stop Me Now
Queen
https://www.azlyrics.com/lyrics/queen/dontstopmenow.html
0.84
3
Highway Star
Deep Purple
https://www.azlyrics.com/lyrics/deeppurple/highwaystar.html
0.79
4
It's My Life
Bon Jovi
https://www.azlyrics.com/lyrics/bonjovi/itsmylife.html
0.69
5
Don't Stop Believin'
Journey
https://www.azlyrics.com/lyrics/journey/dontstopbelievin.html
0.10
결론: Aerosmith 우승

고찰

순위

Don't Stop Believin'이 의외로 적극적이지 않다.일반적으로 긍정적인 노래로 인지되는 것과 가사로 긍정적인지는 별개다.

우울할 땐 드림 온을 추천한다.

분석 도구로 사용

대충 분석할 수밖에 없는 인상을 준다.긍정적인지 부정적인지 판단할 수밖에 없다.

너무 대략적이어서 평론 분석에만 쓸 수 있다.나는 활용의 범위가 아직 매우 작다고 생각한다.

예를 들면 연애권 같은 디테일을 다 꺼내주시면 감사하겠습니다.

에서 글의 어느 부분에 어떤 감정이 담겼는지 색을 구분할 수 있다면 사용법이 더 늘어날 것 같다.예를 들어 받은 메일의 내용을 감정 분석할 수 있다면 영업담당자와 채용담당자가 큰 도움이 되겠죠?(그들의 일을 잡아먹을 수도 있다)

게임이니까.

나는 매우 재미있는 분석 결과가 아니라고 생각한다.샘플도 너무 적고 분석도 간단해 Comporehend에 대한 해설을 더 쌓으면 다시 도전할 수 있다.다음에는 홈페이지 스냅숏 등을 통해 더 많은 대상 데이터를 수집하고 평가 지표를 진지하게 고려하며 좀 더 읽고 재미있는 분석을 하고 싶습니다.
도대체 튜토리얼을 만져본 것뿐이라고.관심 있으면 형들도 놀러 오세요.