이번 포스팅의 원래 목적은 구글의 노트북 LM을 이용하여 댓글에 대한 감성평가(Sentiment Analysis)를 시도해보는 것이었는데요. 결론 먼저 말씀드리면, 텍스트마이닝의 감성평가 결과처럼 긍정, 부정 및 중립 같은 분석 결과를 얻지는 못했습니다. 다만, 댓글의 유형을 분류하고, 각 유형별로 주요 키워드를 도출하는 등 괜찮은 인사이트(Insight)를 얻을 수 있었습니다. 이번 포스팅에서는 리뷰 분석 보고서 작성 활용 방법이라는 주제 하에 구글의 노트북 LM 활용 경험을 정리하여 공유하겠습니다.
1. 구글 드라이브 │파일 열기
먼저 구글 노트북 LM으로 이동하고, 구글 계정으로 로그인 후, 새 노트북을 추가하면, 아래 캡처 이미지와 같이 업로드할 파일을 선택해야 합니다. 지난 포스팅에서 다뤘던 유튜브 자막 댓글 추출 무료 텍스트마이닝 │Best Wireless Headphones of 2023 │노코딩 해외 고객리뷰 텍스트 분석의 유튜브 댓글 수집 파일을 사례 분석 파일로 이용하겠습니다. 해당 파일은 CSV 파일이나, 현재 노트북 LM이 CSV, XSLX 확장자 파일은 지원하지 않아 댓글 칼럼만 복사하여 텍스트 파일에 붙여넣기하고, 저장한 후, 해당 텍스트 파일을 불러오겠습니다. 해당 파일은 실습용으로 캡처 이미지 바로 아래 따로 업로드해두겠습니다.
2. 영어 댓글 │한글 자동 번역 및 요약
유튜브 댓글 파일을 불러오면, 아래 캡처 이미지와 같은 ① 요약, 주요 주제, 관련 질문 등이 자동으로 생성됩니다. 댓글 전체 내용을 이해하는데, 요약 내용이 큰 도움이 되며, 이해가 안되거나 혹은 추가적인 정보 획득이 필요한 경우 ②, ③과 같이 AI 챗봇과 채팅창에서 질의응답을 통해 확인가능합니다.
3. 노트북 가이드 활용
채팅창 옆의 ①노트북 가이드를 클릭합니다. 그럼 ② 와 같은 노트북 가이드가 나타나고, 업로드된 문서 내용을 바탕으로 FAQ 등을 자동 생성해줍니다. 가령, FAQ를 클릭하면, "무선 헤드폰에 대한 FAQ(8가지 질문)" 라는 제목하에 실제 8개의 예시 질문과 답변을 정리해줍니다.
4. 리뷰 분석 보고서 개요
노트북 가이드 메뉴 중 학습 가이드를 클릭하면, 2022년 최고의 무선 헤드폰 심층 분석 용어집, 퀴즈와 답변, 에세이 주제 등 업로드 된 문서 내용을 바탕으로 다양한 활용 사례들을 제시해주고 있어 리뷰 분석 보고서에 필요한 정보들을 다양한 시각에서 제시해준다는 점은 매우 좋아 활용도가 높을 것 같습니다. 참고삼아 학습 가이드 중 하나를 캡처 이미지 바로 아래 업로드해두겠습니다.
5. 정리
이번 포스팅에서는 구글의 노트북 LM을 활용하여 유튜브 댓글 데이터를 이용한 리뷰 분석 보고서 작성 사례를 예시로 정리하여 공유하였습니다. 주요 내용을 정리하면, 첫째 구글의 노트북 LM을 이용하여 텍스트마이닝의 감성분석 같은 분석 결과를 얻을 수는 없습니다. 둘째 업로드된 문서들은 노트북 가이드를 통해 다양한 콘텐츠로 응용, 편집될 수 있고, 이를 통해 생각하지 못했던 인사이트를 얻을 수도 있었습니다. 마지막으로 노트북 LM은 멀티모달도 가능하다는 점에서 이를 응용한 사례도 재미있을 것 같습니다. 개인적으로 테스트를 해 보고, 관련 사례와 경험도 정리하여 공유하겠습니다.
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