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영화 리뷰 데이터 분석해서 불용어 리스트 생성

리뷰 긍부정 분석 1. 리뷰 길이 컬럼 추가 2. 길이별 리뷰 긍부적 분석 수치만으로는 긍부정 리뷰 길이가 유사한 것으로 판단됨. 3. 긍부정 분리 분석 긍부정별로 빈도수가 높은 단어 확인. 3-1. 긍정 리뷰 전처리 3-2. 부정 리뷰 전처리 3-3. 종합 결론 긍정 리뷰에서 빈도가 높은 상위 키워드는 '최고의', '최고', '잘' 등이 있고, 부정 리뷰에서 빈도가 높은 상위 키워드는 '쓰레기' 등이 있다. 영화, 영화를, 이런 등 긍부정에 중복되는 의미없는 값을 제외하고 재분석 진행한다. 4. 중복 단어 제외 후 분석 4-1. 중복 제거 종합 결론 차집합으로 중복 제외 추출하니 순서가 섞이고, value_counts() 결과가 정확히 나오지 않아 판단하기 어려웠음. for문을 이용하여 분석한 결과 정..