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I’ve always been into building performant and accessible sites, but lately I’ve been taking it extremely seriously. So much so that I’ve been building a tool to help me optimize and monitor the sites that I build to make sure that I’m making an attempt to offer the best experience to those who visit them. If you’re into performant, accessible and SEO friendly sites, you might like it too! You can check it out at Optimize Toolset.

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Hi, 👋, I’m Ryan Hefner  and I built this site for me, and you! The goal of this site was to provide an easy way for me to check the stats on my npm packages, both for prioritizing issues and updates, and to give me a little kick in the pants to keep up on stuff.

As I was building it, I realized that I was actually using the tool to build the tool, and figured I might as well put this out there and hopefully others will find it to be a fast and useful way to search and browse npm packages as I have.

If you’re interested in other things I’m working on, follow me on Twitter or check out the open source projects I’ve been publishing on GitHub.

I am also working on a Twitter bot for this site to tweet the most popular, newest, random packages from npm. Please follow that account now and it will start sending out packages soon–ish.

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This site wouldn’t be possible without the immense generosity and tireless efforts from the people who make contributions to the world and share their work via open source initiatives. Thank you 🙏

© 2026 – Pkg Stats / Ryan Hefner

korean-sentiment-analyzer

v0.0.1

Published

한국어 감성 분석기

Readme

#+TITLE: 한국어 감성 분석기

  • 개요

이 패키지는 [[http://kkma.snu.ac.kr/][꼬꼬마 한글 형태소 분석기]]와 [[http://word.snu.ac.kr/kosac][KOSAC(Korean Sentiment Analysis Corpus)]]의 감성사전 데이터를 이용한 한국어 감성 분석기이다. 형태소 분석을 위해 파이썬으로 구현된 [[https://github.com/konlpy/konlpy][KoNLPy]] 패키지를 이용하였다.

감성사전은 [[http://word.snu.ac.kr/kosac/data/lexicon.zip][여기서]] 다운받을 수 있다.

  • 사용된 패키지
  • [[https://github.com/konlpy/konlpy][KoNLPy]] :: 꼬꼬마 형태소 분석기 서버를 구성하기 위해서 사용된 패키지이다. 이 패키지는 Hannanum, Kkma, Komoran, Mecab, Twitter 등의 형태소 분석기를 지원한다.
  • 구동 방식
  • 형태소 분석기(morphemeServer.py) :: 처음 실행 후 사전을 불러오는 시간이 많이 필요하므로 형태소 분석기 서버를 만들어 요청이 왔을 때 최초 1번 사전을 불러온 후 다음 요청 부터는 로드된 사전 데이터를 이용한다.
  • 감성 분석기(sentiment.js) :: [[http://word.snu.ac.kr/kosac][KOSAC]]에서 제공하는 plarity.csv 데이터를 이용해서 감성분석을 한다. 해당 데이터를 로드한 후 한글 텍스트를 형태소 분석기로 파싱한 후 감성 사전에 해당하는 감성 데이터를 가져온다.
  • 트위터 감성 분석기(analyzer.js) :: [[https://github.com/mrlee23/SimpleTwitterScraper][SimpleTwitterScraper]] 패키지를 이용해 트윗 데이터를 다운로드 하고 해당 파일을 data/YYYY-MM-DD.json 로 저장한 후 감성분석을 시행한 결과를 results/YYYY-MM-DD.json 에 저장한다.
  • 사용 방법

** 설치 #+BEGIN_SRC sh npm install -g korean-sentiment-analyzer #+END_SRC

** 형태소 분석기 서버 실행

konlpy 패키지를 설치한 후 형태소 분석기 실행 (python 3.x 버전에서 테스트 완료 하였음) #+NAME: sh_SRC #+BEGIN_SRC sh pip3 install konlpy ksa-server localhost 7000 #+END_SRC

** 트위터 감성 분석 실행

#+NAME: sh_SRC #+BEGIN_SRC sh pip install konlpy ksa-client localhost 7000 2017-01-01 2017-02-01 ./sourceDir ./targetDir #+END_SRC