분류부터 감정 분석까지 - GPT 프롬프트 심화
GPT는 태생적으로 새로 만드는 것보다 있는 것을 분석하고 정리하고 변형하는 것에 강합니다.
이번 편에서는 실무에서 자주 활용되는 응용 기법을 소개합니다.
핵심
응용 작업 3가지
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작업
유형 |
설명 |
활용 예시 |
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정보 분류 |
텍스트를 주제별/기준별로 구분 |
리뷰 라벨링, 고객문의 자동 분류 |
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감정 분석 |
긍정/부정/중립 감정 추출 및 해석 |
상품 반응 분석, SNS 모니터링 |
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텍스트 변형 |
형식, 스타일, 목적에 따라 재작성 |
요약, 문체 변경, 마케팅 문구 생성 |
1. 정보 분류 기법 (Text Classification)
GPT는 텍스트를 사전 정의된 범주로 자동 분류할 수 있습니다.
예시) 기본 분류 프롬프트
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다음
문장을 제품, 배송, 고객응대 중 하나로 분류해줘. |
2. 감정
분석 기법 (Sentiment Analysis)
GPT는 감정 표현을 잘 해석하지만 기준/형식 지시가 없으면
응답이 흐릿해질 수 있습니다.
예시) 감정 분류 및 강도 프롬프트
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다음
문장의 감정을 - 긍정 / 부정 / 중립 중 하나로 분류하고 - 감정을
1~5로 평가해줘 (1: 매우 부정, 5: 매우
긍정) |
3. 텍스트 변형 기법 (Text Transformation)
GPT는 문장을 다양한 목적과 톤에 맞게 가공하는 데 매우 강력합니다.
주요
변형 유형
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유형 |
목적 |
예시 |
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요약 |
길이를 줄이고 핵심 유지 |
블로그 → 3문장 요약 |
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번역 |
자연스럽고 맥락에 맞는 표현 |
한국어 → 영어 |
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문체 전환 |
말투나 스타일 변경 |
구어체 → 공식 문체 |
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목적 변경 |
대상에 맞춰 재작성 |
설명문 → 마케팅 카피 |
응답
품질을 높이는 상세 조건
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항목 |
예시 |
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스타일 |
공손한, 유머 섞인, 설명형 등 |
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대상 독자 |
고객, 초보자, 전문가 등 |
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분량 제한 |
"100자 이내", "3문단" 등 |
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출력 형식 |
표, 리스트, JSON 등 |
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목적 명시 |
SNS용, 내부 보고용, 설명용 등 |
통합
프롬프트 예시) 복합 분석 + 구조화 출력
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다음
문장을 분석해서, 1) 구분 (긍정/부정/중립) 2) 카테고리
(제품/배송/고객응대) 3) 핵심 요약 결과를
아래 표 형식으로 정리해줘.
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위처럼
여러 작업을 하나로 통합해 요청하면
실무 자동화에 매우 강력한 프롬프트가 됩니다.
< 요약 >
GPT를 단순 질의응답을 넘어 ‘가공 도구’로
활용하기 위해
정확히 시키고, 구조를 통제하세요.
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기법 |
핵심 전략 |
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정보 분류 |
기준/카테고리 명확화 + 표 구조 활용 |
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감정 분석 |
감정 + 이유 + 강도 → 구조화 |
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텍스트 변형 |
목적·톤·형식 지정으로 재작성 유도 |