Naver News Title Sentiment Analysis

Environment

모든 작업이 Google Colab Notebooks에서 진행되었습니다.

Dataset

Crawler.ipynb을 이용해서 검색어별 2019년 12월 뉴스부터 2021년 1월 뉴스의 제목들을 크롤링하였습니다.

Install Repository

Naver Sentiment Movie Corpus repository를 설치하는 커맨드입니다.

git clone https://github.com/e9t/nsmc.git

해당 repository를 설치하는 커맨드입니다.

git clone https://github.com/KKN18/Naver-News-Sentiment-Analysis.git

Setup

1. transformers를 설치합니다.

   pip install transformers

2. 현재 경로를 변경합니다.

   cd Naver-News-Sentiment-Analysis

3. 감정분석 모델을 학습하고 saved_model 폴더에 저장합니다.

   python model.py --save_dir <saved_model>

4. 학습한 모델로 월별 네이버 뉴스 제목을 감정분석합니다.

   python eval.py --data_dir <data_dir> --category 'Social' --save_dir <saved_model>

Sentiment Analysis Model

Naver sentiment movie corpus 로 학습시킨 BERT 모델을 이용하였습니다.

Analysis Result

그래프의 값이 높을수록 긍정적인 헤드라인의 비율이 높았다는 것을 의미합니다.

Reference

BERT Fine-Tuning Tutorial

Naver News Crawling