리뷰 를 분석 할 때 에 는 자연어 처리 ( NLP ) 가 이용 되 는데 , 형태소 분석 이 선행 되 어야 한다 . 형태소 분석 이 란 자연어 를 최소 의 의미 단위 인 형태소 로 분석 하 는 것 을 의미 한다 . 그리고 , 크롤링 데이터 를 이용 한 감정 분석 을 수행 해야 하 는데 자연어 처리 의 한 분야 인 감정 분석 은 텍스트 에 나타나 있 는 어떤 대상 에 누군가 의 의견 , 평가 , 감정 따위 를 자동 으로 분석 하 는 것 을 목표 로 한다 . 이러 한 감정 분석 은 문장 의 어순 및 단어 의 의미 에 따라 정확도 가 크 게 좌우 되 며 이런 감성 을 정확히 분석 하 기 위해서 많 은 정보 의 수집 및 분석 이 필요 하 다 . 띄어쓰기 와 정규 화 를 이용 해서 맞춤법 이 틀린 문장 도 어느 정도 고쳐 주 면서 형태소 분석 과 품사 를 태 깅해주는 형태소 분석기 를 이용 하 여 데이터 전처리 과정 을 진행 한 후 , 감정 분석 을 위한 신경망 의 입력 데이터 를 구성 하 기 위해 형태소 로 전처리 된 토큰 들 중 빈도수 가 높 은 순 으로 토큰 에 대하 여 벡터 화 를 진행할 수 있 다 . 물론 , 상술 한 방법 이외 에 도 수집 된 리뷰 와 평점 들 을 정제 하 거나 필터링 하 는 다양 한 방법 이 존재 할 수 있 으므로 , 상술 한 것 들 로 한정 되 는 것 은 아니 고 실시 예 에 따라 변경 될 수 있 음 은 자명 하 다 할 것 이 다 .