[실습] 랭체인(LangChain) Entity Extraction 예제 - 리뷰감정분석GPT 만들기

✅  실습 준비물: apikey

https://server-engineer.tistory.com/983

[실습] OpenAI apikey 발급 및 사용하기

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✅  실습 자료

https://colab.research.google.com/github/i-am-shuan/learn-langchain/blob/main/langchain_entity_extraction_%EB%A6%AC%EB%B7%B0%EA%B0%90%EC%A0%95%EB%B6%84%EC%84%9DGPT.ipynb#scrollTo=pJ6i2qcdZ0Ow

langchain_entity_extraction_리뷰감정분석GPT.ipynb

 

 

✅  서비스 설명

설명:

리뷰감정분석GPT(SentimentGPT)는 사용자가 입력한 리뷰 텍스트의 감정을 분석하고, 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 서비스입니다. 이 서비스는 한국어로 된 리뷰 텍스트를 입력받아 분석합니다.

 

서비스 활용방안:

• 리뷰감정분석GPT는 다음과 같은 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
  • 고객 만족도 조사
  • 제품 리뷰 분석
  • 서비스 개선
  • 마케팅 캠페인 효과 분석

 

사용자 질문에서 응답까지의 과정:

1. 사용자가 리뷰 텍스트를 입력합니다.
2. 리뷰감정분석GPT는 입력받은 리뷰 텍스트를 분석합니다.
3. 리뷰감정분석GPT는 리뷰 텍스트의 감정을 긍정, 부정, 중립으로 분류합니다.
4. 리뷰감정분석GPT는 사용자에게 리뷰 텍스트의 감정을 알려줍니다.

 

사용된 라이브러리:

• transformers: 자연어 처리 작업을 위한 라이브러리
• torch: 딥러닝 프레임워크
• numpy: 과학 계산을 위한 라이브러리
• create_tagging_chain: 리뷰 텍스트에서 긍정적인 부분과 부정적인 부분을 추출하는 데 사용

 

• create_tagging_chain 예시

review_text = "이 제품은 정말 좋았습니다. 다만 배송이 조금 느렸습니다."

tagging_chain = create_tagging_chain(model, tokenizer, prompt)
positive_parts, negative_parts = tagging_chain(review_text)

print("긍정적인 부분:")
print(positive_parts)

print("부정적인 부분:")
print(negative_parts)

 

• 출력 

긍정적인 부분:
['이 제품은 정말 좋았습니다.']

부정적인 부분:
['배송이 조금 느렸습니다.']