[텍스트 마이팅] 분석에 사용되는 도구와 언어

📚 텍스트 마이닝 분석 도구 총정리

🐍1. Python (가장 대중적)

장점: 방대한 라이브러리, 커뮤니티, 사용 예시 많음

주요 라이브러리:

• 전처리: re, nltk, spaCy, konlpy (한국어), soynlp
• 임베딩/벡터화: scikit-learn, gensim, transformers
• 분석: scikit-learn, tensorflow, pytorch
• 시각화: matplotlib, seaborn, wordcloud, plotly

적합한 분석:

• 감성 분석
• 뉴스 분류
• 토픽 모델링
• 챗봇 구축
• 키워드 추출

📊2. R 언어

장점: 통계 기반 분석에 강함, 시각화 툴 풍부

주요 패키지:

• tm, text, tidytext (텍스트 전처리 및 분석)
• topicmodels (LDA 등 토픽 모델링)
• wordcloud, ggplot2 (시각화)

적합한 분석:

• 논문, 설문 분석
• 감정/감성 분석
• 토픽 모델링
• 빈도 기반 키워드 분석

🧾3. Excel + 플러그인

장점: 코딩이 익숙하지 않은 사람도 가능

예시 도구:

• Power Query
• Add-in 형태의 텍스트 분석 도구
• Power BI 연결

적합한 분석:

• 단어 빈도 분석
• 워드 클라우드 생성 (외부 도구 필요)
• 기본 감성 점수 시각화

🛠️4. 전문 도구/소프트웨어

• RapidMiner: GUI 기반, 드래그 앤 드롭으로 분석 가능. 텍스트 마이닝 모듈 탑재
• KNIME: 시각적인 분석 흐름 구축 가능. 텍스트 분석 전용 노드 있음
• SAS / SPSS Modeler: 기업에서 사용, 비용 발생. 대규모 데이터 분석 가능

☁️5. 클라우드 기반 플랫폼

• Google Cloud Natural Language API: 감정 분석, 엔터티 추출, 문장 구조 분석
• Amazon Comprehend: 다국어 텍스트 분석, 토픽 모델링
• Microsoft Azure Text Analytics: 감정 분석, 개체명 인식 등

🤖6. 딥러닝 기반 모델

Transformers (HuggingFace): BERT, GPT, RoBERTa 등을 활용한 분석

예시 작업:

• 감성 분류
• 요약(Summarization)
• 질문 답변(QA)
• 문장 유사도 분석

🎯 요약: 상황에 따라 적합한 분석 도구 선택

상황	추천 도구
코드 없이 간단 분석	Excel, RapidMiner
연구/통계 분석	R, Python
한국어 텍스트 분석	Python + konlpy, soynlp
대규모 고급 분석	Python + 딥러닝, 클라우드 API
기업용 자동화 분석	SAS, Azure, Amazon Comprehend