감정 분석 도구

LLM 없이 규칙 기반으로 텍스트의 감정을 분석하는 도구입니다. 한국어와 영어를 지원하며, 긍정/부정/중립 감정을 판별합니다.

주요 기능

언어 지원: 한국어, 영어
감정 분류: 긍정(positive), 부정(negative), 중립(neutral)
신뢰도 점수: 0-1 사이의 확신도
키워드 추출: 주요 감정 단어 식별
부정어 처리: "안 좋아요" → 부정
강조어 처리: "매우 좋아요" → 강한 긍정

기술적 특징

한국어: 사전 기반 접근 (내장 감정 사전)
영어: VADER 감정 분석기 (선택적 설치)
오프라인 동작: 인터넷 연결 불필요
빠른 처리: LLM 대비 매우 빠른 속도

사용 예시

단일 텍스트 분석

# 한국어
result = await sentiment_analyze(
    text="정말 좋아요! 최고입니다",
    language="ko"
)
# 결과: {"sentiment": "positive", "confidence": 0.96, ...}

# 영어 (VADER 설치 시)
result = await sentiment_analyze(
    text="This is amazing!",
    language="en"
)

# 자동 언어 감지
result = await sentiment_analyze(
    text="너무 실망했어요",
    language="auto"
)

배치 분석

results = await sentiment_analyze_batch(
    texts=["좋아요", "싫어요", "보통이에요"],
    language="ko"
)

설치

기본 설치 (한국어만)

pip install pyhub-mcptools

영어 지원 추가

pip install "pyhub-mcptools[sentiment]"

도구 목록

sentiment_analyze

단일 텍스트의 감정을 분석합니다.

매개변수: - text: 분석할 텍스트 - language: 언어 설정 ("auto", "en", "ko")

반환값:

{
    "sentiment": "positive",
    "confidence": 0.85,
    "scores": {
        "positive": 0.85,
        "negative": 0.10,
        "neutral": 0.05
    },
    "keywords": ["좋", "최고"],
    "language": "ko"
}

sentiment_analyze_batch

여러 텍스트를 한 번에 분석합니다.

매개변수: - texts: 텍스트 리스트 - language: 언어 설정

반환값: 각 텍스트에 대한 분석 결과 리스트

한계점

문맥 이해 부족: 복잡한 문맥이나 아이러니 감지 어려움
도메인 특화 부족: 일반적인 감정 표현 위주
형태소 분석 없음: 한국어는 어절 단위 매칭
이모티콘 제한: 기본 이모티콘만 부분 지원

활용 사례

고객 리뷰 감정 분석
SNS 게시물 감정 모니터링
챗봇 대화 감정 인식
실시간 피드백 분석