파이썬으로 감정 분석 챗봇 만들기 (AI 맛보기 프로젝트)

🌟 서론

인공지능(AI)에 관심은 있지만 어떻게 시작해야 할지 막막하셨나요? 😵 그렇다면 오늘 소개할 감정 분석 챗봇 만들기 프로젝트가 좋은 출발점이 될 수 있어요!

우리는 사용자의 문장을 보고 긍정적인지, 부정적인지를 분류해주는 간단한 AI 챗봇을 파이썬으로 만들어볼 거예요. 이 실습을 통해 머신러닝의 기초 개념과 텍스트 분류 흐름을 직접 체험할 수 있습니다. 🚀

🎯 목표

• TextBlob 라이브러리를 이용해 감정 분석을 수행
• 사용자의 입력 문장에 따라 긍정/부정을 판별
• 감정에 따라 챗봇이 다르게 반응하도록 구성

📦 준비물

• Python 3.x
• TextBlob 설치: pip install textblob
• nltk 설치: pip install nltk (TextBlob 초기화 시 필요)

👨‍💻 코드 예제

다음 코드는 감정 분석을 기반으로 사용자 입력을 응답하는 챗봇입니다.

from textblob import TextBlob
import nltk
nltk.download('punkt')  # 최초 실행 시 한 번만 필요

print("🧠 감정 분석 챗봇에 오신 걸 환영합니다! (종료하려면 '종료' 입력)")

while True:
    user_input = input("👤 사용자: ")

    if user_input.lower() == '종료':
        print("🤖 챗봇: 대화를 종료합니다. 다음에 또 만나요!")
        break

    blob = TextBlob(user_input)
    polarity = blob.sentiment.polarity

    if polarity > 0:
        print("🤖 챗봇: 기분이 좋아보이네요! 😊")
    elif polarity < 0:
        print("🤖 챗봇: 무슨 일이 있었나요? 힘내세요. 😢")
    else:
        print("🤖 챗봇: 평범한 하루인가요? ☺️")
  

🧪 실행 예시

👤 사용자: 오늘 너무 행복해!
🤖 챗봇: 기분이 좋아보이네요! 😊

👤 사용자: 기분이 별로야
🤖 챗봇: 무슨 일이 있었나요? 힘내세요. 😢

👤 사용자: 종료
🤖 챗봇: 대화를 종료합니다. 다음에 또 만나요!
  

📚 코드 설명

• TextBlob: 텍스트의 감정을 분석해 polarity(감정 점수)를 반환
• polarity > 0: 긍정적 / < 0: 부정적 / == 0: 중립
• nltk.download('punkt'): 문장 토큰화를 위한 데이터 다운로드 (최초 1회)

🙋‍♂️ 자주 묻는 질문 (FAQ)

❓ TextBlob이 어떤 원리로 감정 분석을 하나요?

✅ 내부적으로 긍정/부정 단어 사전 기반으로 문장을 분석합니다. 머신러닝보단 사전 기반 규칙형 감성 분석에 가까워요.

❓ 한국어도 감정 분석이 가능한가요?

❌ TextBlob은 영어 기반 라이브러리입니다. 한국어 감정 분석을 위해선 KoNLPy + scikit-learn 기반 모델이 필요합니다.

❓ 챗봇을 고도화하려면 어떻게 해야 하나요?

✅ 사용자 입력을 학습한 머신러닝 모델로 분류하거나, Transformer 기반의 Hugging Face 모델을 활용해 정확도를 높일 수 있어요. 🤖

🎯 결론

파이썬과 TextBlob만으로도 간단한 감정 분석 챗봇을 만들 수 있다는 걸 확인해보았습니다. AI라는 말에 어렵게만 느껴졌던 분들도 이제는 한 발 다가갈 수 있을 거예요. 😊

향후에는 더 복잡한 데이터셋 기반 머신러닝 모델을 활용하거나, 웹이나 텔레그램 같은 플랫폼에 연결하는 방법도 소개해 드릴게요! 💡