[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,96 +2,184 @@
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id: wiki-2026-0508-sentiment-analysis
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title: Sentiment Analysis
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-STMN-001]
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aliases: [Opinion Mining, Emotion Detection, Polarity Classification]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.96
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tags: [auto-reinforced, nlp, sentiment-Analysis, opinion-mining, customer-experience]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [nlp, sentiment, classification, llm]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: python
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framework: transformers/vllm
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# [[Sentiment-Analysis|Sentiment-Analysis]]
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# Sentiment Analysis
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "행간에 숨은 마음 읽기: 텍스트 속에 담긴 주관적인 감정, 태도, 의견을 AI가 객관적인 데이터(긍정/부정/중립)로 분류하여 집단의 마음 지도를 그려내는 기술."
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## 매 한 줄
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> **"매 sentiment analysis 의 lexicon → ML → transformer → LLM 의 evolution"**. 매 2026 의 SOTA 의 fine-tuned RoBERTa / DeBERTa-v3 (90%+ F1 on SST-5) + LLM zero-shot (Claude Opus 4.7, GPT-5) 의 nuance / aspect / sarcasm 의 handle. 매 multimodal (text + voice + face) 의 production 의 standard.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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감성 분석(Sentiment Analysis, Opinion Mining)은 자연어 처리(NLP)를 통해 글쓴이의 감정 사태를 파악하는 기술입니다.
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## 매 핵심
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1. **분석 층위**:
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* **Document-level**: 문서 전체의 지배적인 감정 파악.
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* **Sentence-level**: 각 문장별 감정 변화 추적.
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* **Aspect-level (ABSA)**: 특정 속성별 감정 분석 (예: "음식은 맛있지만(긍정) 서비스는 엉망(부정)이다").
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2. **분석 방식**:
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* **Lexicon-based**: 감성 사전(예: '좋다'=+1, '슬프다'=-1)을 기반으로 점수 합산.
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* **Deep Learning (LLM)**: 문맥 전체를 파악하여 반어법이나 비유 속에 숨은 진짜 감정까지 포착.
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3. **활용 분야**:
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* **마케팅**: 신제품 출시 후 SNS 실시간 반응 모니터링.
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* **금융**: 뉴스 기사와 트윗의 감성을 분석하여 주가 변동 예측.
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* **정치**: 정책 발표에 대한 여론의 흐름과 핵심 불만 사항 파악.
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### 매 Approaches
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- **Lexicon-based**: VADER, TextBlob — 매 fast, 매 nuance X.
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- **Classical ML**: TF-IDF + LogReg / SVM — 매 baseline.
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- **Transformer fine-tune**: RoBERTa, DeBERTa-v3, XLM-R — 매 SOTA classification.
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- **LLM zero/few-shot**: Claude / GPT — 매 aspect, sarcasm, code-switch handle.
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- **Multimodal**: text + audio (prosody) + visual (face) — call center, video.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 초기 감성 분석은 단순히 단어 위주로 파악하여 "그는 사기꾼이 아니다"를 부정으로 오인하기도 했으나, 현대 AI 정책은 트랜스포머 기반의 문맥 이해를 통해 고차원적인 감정 파악(Sarcasm Detection 등)을 기본 성능으로 요구함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 기업의 고객 대응 정책이 '단순 불만 접수'에서 'AI 실시간 감정 케어'로 진화함에 따라, 극심한 부정 감성을 보이는 고객을 즉시 VIP 상담원에게 연결하는 '감성 트리거 기반 우선 대응 정책'이 상설 운영됨.
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### 매 Granularity
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- **Document**: overall polarity.
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- **Sentence**: per-sentence.
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- **Aspect-based (ABSA)**: aspect + opinion + polarity (e.g., "battery=positive, screen=negative").
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- **Emotion**: 6+ class (Ekman) — joy, anger, fear, ...
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Psychology & Behavior|Psychology & Behavior]], [[Player-Experience-Modeling|Player-Experience-Modeling]], Information Extraction (IE), [[Personalization-Engines|Personalization-Engines]], Marketing-Automation
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- **Modern Tech/Tools**: Hugging Face [[Transformers|Transformers]], [[BERT|BERT]], Google Natural Language API, Brandwatch.
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### 매 응용
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1. **Social listening** — brand, product mention monitoring.
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2. **Customer support** — ticket triage, escalation.
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3. **Finance** — news / earnings call sentiment 의 alpha signal.
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4. **Product feedback** — review aspect mining.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Transformer fine-tune (2026 stack)
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```python
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
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from datasets import load_dataset
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import numpy as np
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from sklearn.metrics import f1_score
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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ds = load_dataset("sst2")
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tok = AutoTokenizer.from_pretrained("microsoft/deberta-v3-large")
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model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("microsoft/deberta-v3-large", num_labels=2)
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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def preprocess(b):
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return tok(b["sentence"], truncation=True, max_length=256)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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ds = ds.map(preprocess, batched=True)
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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def metrics(eval_pred):
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preds = np.argmax(eval_pred.predictions, axis=1)
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return {"f1": f1_score(eval_pred.label_ids, preds, average="macro")}
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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||||
args = TrainingArguments(
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||||
output_dir="./out", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=16,
|
||||
learning_rate=2e-5, eval_strategy="epoch", bf16=True,
|
||||
)
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||||
Trainer(model, args, train_dataset=ds["train"], eval_dataset=ds["validation"],
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||||
tokenizer=tok, compute_metrics=metrics).train()
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||||
```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### LLM zero-shot (Claude 4.7)
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```python
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import anthropic
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client = anthropic.Anthropic()
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
def classify(text: str) -> dict:
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||||
msg = client.messages.create(
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model="claude-opus-4-7",
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||||
max_tokens=200,
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||||
system="Classify sentiment as positive/negative/neutral and extract aspects. Return JSON: {\"sentiment\":..., \"confidence\":0-1, \"aspects\":[{\"aspect\":..., \"polarity\":...}]}",
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||||
messages=[{"role": "user", "content": text}],
|
||||
)
|
||||
import json
|
||||
return json.loads(msg.content[0].text)
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
print(classify("Battery lasts forever but the screen is dim."))
|
||||
```
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||||
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||||
**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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||||
### Aspect-based (ABSA) 의 fine-tune
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```python
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# 매 PyABSA / DeBERTa-v3-ABSA
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from pyabsa import AspectPolarityClassification as APC
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||||
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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||||
config = APC.APCConfigManager.get_apc_config_english()
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config.model = APC.APCModelList.FAST_LSA_T_V2
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||||
config.pretrained_bert = "microsoft/deberta-v3-base"
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||||
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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||||
trainer = APC.APCTrainer(config=config, dataset="Laptop14",
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||||
from_checkpoint="english", auto_device=True)
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||||
ckpt = trainer.load_trained_model()
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||||
ckpt.predict(text="Battery is great but screen is dim",
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||||
aspect="battery", print_result=True)
|
||||
```
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||||
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### VADER (lexicon baseline)
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```python
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from vaderSentiment.vaderSentiment import SentimentIntensityAnalyzer
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||||
v = SentimentIntensityAnalyzer()
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print(v.polarity_scores("This is amazingly good!"))
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||||
# {'neg': 0.0, 'neu': 0.376, 'pos': 0.624, 'compound': 0.7424}
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||||
```
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||||
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||||
### Multimodal (text + audio)
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||||
```python
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# 매 text RoBERTa + audio Wav2Vec2 의 late fusion
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import torch
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from transformers import AutoModel
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||||
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||||
text_emb = text_model(text_inputs).last_hidden_state.mean(1) # [B, 768]
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||||
audio_emb = audio_model(audio_inputs).last_hidden_state.mean(1) # [B, 768]
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||||
fused = torch.cat([text_emb, audio_emb], dim=-1)
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||||
logits = fusion_head(fused)
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||||
```
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### vLLM batch inference (production)
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||||
```python
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from vllm import LLM, SamplingParams
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||||
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llm = LLM(model="meta-llama/Llama-3.3-8B-Instruct")
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||||
prompts = [f"Sentiment of: {t}\nReply only positive/negative/neutral." for t in texts]
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||||
sp = SamplingParams(temperature=0.0, max_tokens=10)
|
||||
outs = llm.generate(prompts, sp)
|
||||
```
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||||
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||||
### Calibration (production)
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||||
```python
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||||
# 매 LLM confidence 의 calibrate — temperature scaling
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||||
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
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||||
calib = LogisticRegression()
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calib.fit(val_logits.reshape(-1, 1), val_labels)
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||||
prod_prob = calib.predict_proba(test_logits.reshape(-1, 1))
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Real-time, simple | VADER / TextBlob |
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| Domain-specific, large data | Fine-tune DeBERTa-v3 |
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| Few labels, complex | LLM few-shot |
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| Aspect granularity | PyABSA / GPT structured output |
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||||
| Multimodal | Late fusion or LLaVA-style |
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**기본값**: DeBERTa-v3 fine-tune for prod, Claude/GPT few-shot for prototyping.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[NLP]] · [[Text-Classification]]
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||||
- 변형: [[Aspect-Based-Sentiment-Analysis]] · [[Emotion-Recognition]]
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||||
- 응용: [[Social-Listening]] · [[Customer-Support-Triage]] · [[News-Sentiment]]
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||||
- Adjacent: [[Transformers]] · [[LLM-Inference]] · [[Multimodal-Models]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: zero-shot, sarcasm / nuance, low-data domain, ABSA structured output.
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||||
**언제 X**: high-throughput batch (use fine-tuned encoder), strict latency (<10ms).
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## ❌ 안티패턴
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- **Lexicon on noisy / sarcastic**: 매 fail on "great, just great".
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- **No domain adaptation**: 매 finance / medical 의 generic model 의 underperform.
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- **Single label**: 매 mixed sentiment ("good X, bad Y") 의 lose.
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- **No calibration**: 매 LLM confidence 의 raw use.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (HuggingFace, PyABSA, Anthropic docs).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — full content with classical → LLM patterns |
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Reference in New Issue
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