项目：微博情感分析（NLTK）

客官°小女子只卖身不卖艺 2021-11-01 23:06 679阅读 0赞

# 1.NLTK介绍 #

应用：情感分析，文本相似度，文本分析。  
自带分类、分词功能。  
语料库，实际使用真实语言。

# 2.安装 #

import nltk  
nltk.download()  
语料库 nltk.corpus  
模块www.nltk.org/py-modindex.html\#

# 3.分词 #

将句子差分成具有语言语义学上意义的词。  
中英文分词区别。  
中文分词工具，如结巴分词。  
得到分词结果后，中英文的后续处理没有太大区别。  
词干提取stemming。  
词性归并lemmatization，将单词的各种词性归并到一种，pos制定词性。  
词性归一化。

# 4.词性 #

nltk.word\_tokenize词性标注。  
为节省储存空间和提高效率NLP会自动过滤某些词。停用词都是人工输入，非自动化生成的，形成停用词表（语气词、无意义词）。  
中文停用词表：中文停用词表、合工大停用词表、四川大学停用词表。  
使用NLTK去除停用词stopworks.works()。

# 5.典型文本处理流程 #

原始文本—分词—词性归一化—去除停用词—处理好的单词列表

# 6.情感分析 #

将自然语言（文本）转化为计算机程序更容易理解的形式。  
预处理得到的字符串–向量化（特征提取）。

## 6.1简单的情感分析 ##

情感字典：人工构造一个字典、关键词匹配。  
简单粗暴但好用，但是遇到新词特殊词时扩展性较差。  
使用机器学习nltk.classify。

# 7.文本相似度 #

度量文本之间的相似性；  
使用词频表示文本特征；  
将文本表示成向量；  
余弦相似度

# 8.文本分类 #

TF-IDF（词频-逆文档频率）  
TF，Term Frequency(词频)，某个词在该文件中出现的次数。  
IDF，逆文档频率，用于衡量某个词普遍的重要性。  
TF-IDF = TF\* IDF.  
TF=当前词在文档中出现的次数/文档中词的总数  
IDF=log（总文档个数/当前词出现的文档个数）  
nlkt实现：TextCollection.tf\_idf()

# 9.案例 #

数据：0喜悦1愤怒2厌恶3低落  
步骤：文本读取、分割测试集训练集、特征提取、模型训练预测

# 10.代码及注释 #

main,py

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    import os
    import pandas as pd
    import nltk
    from tools import proc_text, split_train_test, get_word_list_from_data, \
        extract_feat_from_data, cal_acc
    from nltk.text import TextCollection
    from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
    
    dataset_path = './dataset'
    text_filenames = ['0_simplifyweibo.txt', '1_simplifyweibo.txt',
                      '2_simplifyweibo.txt', '3_simplifyweibo.txt']
    
    # 原始数据的csv文件
    output_text_filename = 'raw_weibo_text.csv'
    
    # 清洗好的文本数据文件
    output_cln_text_filename = 'clean_weibo_text.csv'
    
    # 处理和清洗文本数据的时间较长，通过设置is_first_run进行配置
    # 如果是第一次运行需要对原始文本数据进行处理和清洗，需要设为True
    # 如果之前已经处理了文本数据，并已经保存了清洗好的文本数据，设为False即可
    is_first_run = True
    
    
    def read_and_save_to_csv():
        """
            读取原始文本数据，将标签和文本数据保存成csv
        """
    
        text_w_label_df_lst = []
        for text_filename in text_filenames:
            text_file = os.path.join(dataset_path, text_filename)
    
            # 获取标签，即0, 1, 2, 3
            label = int(text_filename[0])
    
            # 读取文本文件
            with open(text_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
                lines = f.read().splitlines()
    
            labels = [label] * len(lines)
    
            text_series = pd.Series(lines)
            label_series = pd.Series(labels)
    
            # 构造dataframe
            text_w_label_df = pd.concat([label_series, text_series], axis=1)
            text_w_label_df_lst.append(text_w_label_df)
    
        result_df = pd.concat(text_w_label_df_lst, axis=0)
    
        # 保存成csv文件
        result_df.columns = ['label', 'text']
        result_df.to_csv(os.path.join(dataset_path, output_text_filename),
                         index=None, encoding='utf-8')
    
    
    def run_main():
        """
            主函数
        """
        # 1. 数据读取，处理，清洗，准备
        if is_first_run:
            print('处理清洗文本数据中...', end=' ')
            # 如果是第一次运行需要对原始文本数据进行处理和清洗
    
            # 读取原始文本数据，将标签和文本数据保存成csv
            read_and_save_to_csv()
    
            # 读取处理好的csv文件，构造数据集
            text_df = pd.read_csv(os.path.join(dataset_path, output_text_filename),
                                  encoding='utf-8')
    
            # 处理文本数据,apply对每一句应用函数
            text_df['text'] = text_df['text'].apply(proc_text)
    
            # 过滤空字符串
            text_df = text_df[text_df['text'] != '']
    
            # 保存处理好的文本数据
            text_df.to_csv(os.path.join(dataset_path, output_cln_text_filename),
                           index=None, encoding='utf-8')
            print('完成，并保存结果。')
    
        # 2. 分割训练集、测试集
        print('加载处理好的文本数据')
        clean_text_df = pd.read_csv(os.path.join(dataset_path, output_cln_text_filename),
                                    encoding='utf-8')
        # 分割训练集和测试集
        train_text_df, test_text_df = split_train_test(clean_text_df)
        # 查看训练集测试集基本信息
        print('训练集中各类的数据个数：', train_text_df.groupby('label').size())
        print('测试集中各类的数据个数：', test_text_df.groupby('label').size())
    
        # 3. 特征提取
        # 计算词频
        n_common_words = 200
    
        # 将训练集中的单词拿出来统计词频
        print('统计词频...')
        all_words_in_train = get_word_list_from_data(train_text_df)
        fdisk = nltk.FreqDist(all_words_in_train)
        common_words_freqs = fdisk.most_common(n_common_words)
        print('出现最多的{}个词是：'.format(n_common_words))
        for word, count in common_words_freqs:
            print('{}: {}次'.format(word, count))
        print()
    
        # 在训练集上提取特征
        text_collection = TextCollection(train_text_df['text'].values.tolist())
        print('训练样本提取特征...', end=' ')
        train_X, train_y = extract_feat_from_data(train_text_df, text_collection, common_words_freqs)
        print('完成')
        print()
    
        print('测试样本提取特征...', end=' ')
        test_X, test_y = extract_feat_from_data(test_text_df, text_collection, common_words_freqs)
        print('完成')
    
        # 4. 训练模型Naive Bayes
        print('训练模型...', end=' ')
        gnb = GaussianNB()
        gnb.fit(train_X, train_y)
        print('完成')
        print()
    
        # 5. 预测
        print('测试模型...', end=' ')
        test_pred = gnb.predict(test_X)
        print('完成')
    
        # 输出准确率
        print('准确率：', cal_acc(test_y, test_pred))
    
    if __name__ == '__main__':
        run_main()

tools.py

# -*- coding: utf-8 -*-
    
    
    import re
    import jieba.posseg as pseg
    import pandas as pd
    import math
    import numpy as np
    
    # 加载常用停用词
    stopwords1 = [line.rstrip() for line in open('./中文停用词库.txt', 'r', encoding='utf-8')]
    # stopwords2 = [line.rstrip() for line in open('./哈工大停用词表.txt', 'r', encoding='utf-8')]
    # stopwords3 = [line.rstrip() for line in open('./四川大学机器智能实验室停用词库.txt', 'r', encoding='utf-8')]
    # stopwords = stopwords1 + stopwords2 + stopwords3
    stopwords = stopwords1
    
    
    def proc_text(raw_line):
        """
            处理每行的文本数据
            返回分词结果
        """
        # 1. 使用正则表达式去除非中文字符
        filter_pattern = re.compile('[^\u4E00-\u9FD5]+')
        chinese_only = filter_pattern.sub('', raw_line)
    
        # 2. 结巴分词+词性标注
        words_lst = pseg.cut(chinese_only)
    
        # 3. 去除停用词
        meaninful_words = []
        for word, flag in words_lst:
            # if (word not in stopwords) and (flag == 'v'):
                # 也可根据词性去除非动词等
            if word not in stopwords:
                meaninful_words.append(word)
    
        return ' '.join(meaninful_words)
    
    
    def split_train_test(text_df, size=0.8):
        """
            分割训练集和测试集
        """
        # 为保证每个类中的数据能在训练集中和测试集中的比例相同，所以需要依次对每个类进行处理
        train_text_df = pd.DataFrame()
        test_text_df = pd.DataFrame()
    
        labels = [0, 1, 2, 3]
        for label in labels:
            # 找出label的记录
            text_df_w_label = text_df[text_df['label'] == label]
            # 重新设置索引，保证每个类的记录是从0开始索引，方便之后的拆分
            text_df_w_label = text_df_w_label.reset_index()
    
            # 默认按80%训练集，20%测试集分割
            # 这里为了简化操作，取前80%放到训练集中，后20%放到测试集中
            # 当然也可以随机拆分80%，20%（尝试实现下DataFrame中的随机拆分）
    
            # 该类数据的行数
            n_lines = text_df_w_label.shape[0]
            split_line_no = math.floor(n_lines * size)
            text_df_w_label_train = text_df_w_label.iloc[:split_line_no, :]
            text_df_w_label_test = text_df_w_label.iloc[split_line_no:, :]
    
            # 放入整体训练集，测试集中
            train_text_df = train_text_df.append(text_df_w_label_train)
            test_text_df = test_text_df.append(text_df_w_label_test)
    
        train_text_df = train_text_df.reset_index()
        test_text_df = test_text_df.reset_index()
        return train_text_df, test_text_df
    
    
    def get_word_list_from_data(text_df):
        """
            将数据集中的单词放入到一个列表中
        """
        word_list = []
        for _, r_data in text_df.iterrows():
            word_list += r_data['text'].split(' ')
        return word_list
    
    
    def extract_feat_from_data(text_df, text_collection, common_words_freqs):
        """
            特征提取
        """
        # 这里只选择TF-IDF特征作为例子
        # 可考虑使用词频或其他文本特征作为额外的特征
    
        n_sample = text_df.shape[0]
        n_feat = len(common_words_freqs)
        common_words = [word for word, _ in common_words_freqs]
    
        # 初始化
        X = np.zeros([n_sample, n_feat])
        y = np.zeros(n_sample)
    
        print('提取特征...')
        for i, r_data in text_df.iterrows():
            if (i + 1) % 5000 == 0:
                print('已完成{}个样本的特征提取'.format(i + 1))
    
            text = r_data['text']
    
            feat_vec = []
            for word in common_words:
                if word in text:
                    # 如果在高频词中，计算TF-IDF值
                    tf_idf_val = text_collection.tf_idf(word, text)
                else:
                    tf_idf_val = 0
    
                feat_vec.append(tf_idf_val)
    
            # 赋值
            X[i, :] = np.array(feat_vec)
            y[i] = int(r_data['label'])
    
        return X, y
    
    
    def cal_acc(true_labels, pred_labels):
        """
            计算准确率
        """
        n_total = len(true_labels)
        correct_list = [true_labels[i] == pred_labels[i] for i in range(n_total)]
    
        acc = sum(correct_list) / n_total
        return acc