Node.js 프로젝트

7장. 자연어 처리기감정 분석

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: [e-mail]

이 장에서는 다음 내용을 다룹니다:

• 머신 러닝 기반 라이브러리를 사용하여 텍스트 처리하기

• Node 서비스에서 머신 러닝 모델 래핑하기

• 대화형 명령줄 앱 구축하기

이 장에서는 Node와 자연어 처리(NLP) 기술을 사용해 감정 분석 앱을 구축하여 일상적인 텍스트에서 감정 어조를 해석하고 JavaScript에서 머신 러닝(ML)을 사용하는 실무 경험을 쌓습니다.

이러한 기술을 통해 ML 엔지니어의 방식을 배우고 자신만의 ML 기반 Node 앱을 구축할 수 있습니다. ML은 거의 모든 산업 분야의 기술에서 사용되면서 그 중요성이 점점 커지고 있습니다. 인공 지능(AI)의 하위 집합으로서, 스타트업부터 대기업에 이르기까지 ML 팀은 인간 전문가에게 기대할 수 있는 것과 가장 유사한 경험을 제공하기 위해 경쟁하고 있습니다. ML을 처음 접하는 경우, 실제 세계의 데이터에 대해 많은 수학과 통계가 수행되어 레이블이 지정된 데이터 세트에서 학습한 패턴을 기반으로 입력을 받아 감정 점수 같은 결과를 제공할 수 있는 JavaScript 함수를 제공한다는 것만 알면 됩니다. ML의 작동 방식에 익숙하다면 현재 사용 중인 다양한 모델에 대해 알고 있을 것입니다. ML 모델은 데이터 과학자가 보이지 않는 새로운 입력에 대해 잘 일반화되는 함수를 구축하기 위해 훈련하는 것입니다.

다음 구매 예측부터 영화 추천, 얼굴 인식에 이르기까지 ML 모델을 사용할 수 있는 분야에는 거의 제한이 없습니다. 지금까지의 기술은 결론을 도출하기 위해 수동 조건(거의 if 문) 또는 규칙에 의존해 왔습니다. 점차적으로 현재 ML 분야를 지배하고 있는 Python과 같은 언어가 새로운 모델을 구축하기 위한 새로운 도구와 개발 지원을 제공하기 시작했습니다. 수십 년이 지난 지금, JavaScript 엔지니어는 Node를 사용하여 비슷한 모델을 구축할 수 있습니다. 즉, 이미지에서 객체를 인식하는 ML 모델을 구축하거나, 동적 가격 책정 또는 주식 시장 예측 앱을 구축하거나, NLP를 사용하여 다양한 방식으로 텍스트 문자열을 분석할 수 있습니다.

이 장에서 사용되는 도구 및 애플리케이션

시작하기 전에 이 프로젝트에 필요한 도구와 애플리케이션을 설치하고 구성하세요. Node.js, Fastify 및 VS Code에 대한 설치 지침은 1장에 제공되며, 디렉토리 구조 설정, package.json 구성 및 최신 구문 사용과 같은 프로젝트 초기화 단계는 부록 A에서 다룹니다. SQLite 개념에 대한 자세한 설명은 부록 C를 참조하세요. 완료했으면 여기로 반환하여 계속 진행하세요. 프로젝트를 처음부터 빌드하면 각 구성 요소에 대한 이해가 깊어지고 진행하면서 더 큰 제어와 유연성을 얻을 수 있습니다.

프롬프트

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