文本情感分析(一)：基于词袋模型(VSM、LSA、n-gram)的文本表示

谁借莪１个温暖的怀抱￠ 2021-12-08 16:09 431阅读 0赞

现在自然语言处理用深度学习做的比较多，我还没试过用传统的监督学习方法做分类器，比如SVM、Xgboost、随机森林，来训练模型。因此，用Kaggle上经典的电影评论情感分析题，来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题。

通过这个情感分析的题目，我会整理做特征工程、参数调优和模型融合的方法，这一系列会有四篇文章。这篇文章整理文本特征工程的内容。

文本的特征工程主要包括数据清洗、特征构造、降维和特征选择等。

首先是数据清洗，比如去停用词、去非字母汉字的特殊字符、大写转小写、去掉html标签等。

然后是特征构建，可以基于词袋模型构造文本特征，比如向量空间模型的词频矩阵、Tf-Idf矩阵，又比如LSA和LDA，也可以用word2vec、glove等文本分布式表示方法，来构造文本特征。此外还可以用n-gram构造文本特征。

接下来可以选择是否降维，可以用PCA或SVD等方法对文本特征矩阵进行降维。

最后选择效果比较突出的1个或几个特征来训练模型。

**一、基于向量空间模型的文本特征表示**

向量空间模型（Vector Space Model，VSM）也就是单词向量空间模型，区别于LSA、PLSA、LDA这些话题向量空间模型，但是单词向量空间模型和话题向量空间模型都属于词袋模型，又和word2vec等文本分布式表示方法相区别。

向量空间模型的基本想法是：给定一个文本，用一个向量表示该文本的语义，向量的每一维对应一个单词，其数值是该单词在该文本中出现的频数或Tf-Idf。那么每个文本就是一个向量，特征数量为所有文本中的单词总数，通过计算向量之间的余弦相似度可以得到文本的相似度。

而文本集合中的所有文本的向量就会构成一个单词-文本矩阵，元素为单词的频数或Tf-Idf。

![1630478-20190519053855451-612401210.png][]

在我们这个Kaggle案例中，单词-文本矩阵的行数为样本的数量，列数为单词的数量，训练集中样本有25000条，选取最高频的5000个单词，故矩阵X是(25000,5000)的矩阵。我们以词频和Tf-Idf作为文本特征，计算出两个单词-文本矩阵，然后分别训练随机森林二分类器。

首先导入所需要的库。

import os,re
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    from bs4 import BeautifulSoup
    
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
    from sklearn import metrics 
    
    import nltk
    
    from nltk.corpus import stopwords

**第一步：读取训练数据，一共25000条评论数据。**

"""第一步：用pandas读取训练数据"""
    
    datafile = os.path.join('..', 'data', 'labeledTrainData.tsv')
    # escapechar='\\'用来去掉转义字符'\'
    df = pd.read_csv(datafile, sep='\t', escapechar='\\')
    print('Number of reviews: {}'.format(len(df)))
    df.head()

![1630478-20190519055357668-1405187660.png][]

**第二步：对影评数据做预处理。**

大概有以下环节：

1.  去掉html标签
2.  移除标点
3.  切分成词/token
4.  去掉停用词
5.  重组为新的句子

"""第二步：数据预处理"""
    
    eng_stopwords = stopwords.words('english')
    
    # 去掉html标签
    # 去掉非英文字符
    # 去停用词
    # 重新组合为句子
    def clean_text(text):
        text = BeautifulSoup(text, 'html.parser').get_text()
        text = re.sub(r'[^a-zA-Z]', ' ', text)
        words = text.lower().split()
        words = [w for w in words if w not in eng_stopwords]
        return ' '.join(words)
    
    df['clean_review'] = df.review.apply(clean_text)
    df.head()

![1630478-20190519055242691-60702978.png][]

**第三步：用向量空间模型抽取文本特征**

分别计算单词的词频和Tf-Idf，作为文本特征，计算单词-文本矩阵。

"""第三步：用VSM抽取文本特征"""
    
    # 统计词频，作为文本特征，计算文本-单词矩阵
    vectorizer_freq = CountVectorizer(max_features = 5000) 
    train_vsm_freq = vectorizer_freq.fit_transform(df.clean_review).toarray()
    print("以词频为元素的文本-单词矩阵的维度是：\n\n",train_vsm_freq.shape)
    
    # 计算tfidf，作为另一种文本特征，计算文本-单词矩阵
    vectorizer_tfidf=TfidfVectorizer(max_features=5000)
    train_vsm_tfidf=vectorizer_tfidf.fit_transform(df.clean_review).toarray()
    
    print("\n用单词向量空间模型成功抽取文本特征！\n")

以词频为元素的文本-单词矩阵的维度是：
    
     (25000, 5000)
    
    用单词向量空间模型成功抽取文本特征！

**第四步：训练分类器**

决策树为200棵。

"""第四步：用随机森林训练二分类器"""
    
    """首先使用以词频为元素的文本-单词矩阵训练一个分类器"""
    # 使用包外估计作为模型泛化误差的估计，即oob_score=True,那么无须再做交叉验证
    forest = RandomForestClassifier(oob_score=True,n_estimators = 200)
    forest = forest.fit(train_vsm_freq, df.sentiment)

**第五步：评估分类器的性能**

这里没有进行交叉验证了，没有划分验证集来计算准确率、召回率和AUC，直接用训练集来计算这些指标。因为随机森林通过自助采样，可以得到大约36.8%的验证集，用于评估模型的泛化误差，称这为包外估计，因此我们主要观察包外估计这个指标，来评估分类器的性能。

从评估结果来看，包外估计为0.84232。

"""第五步：评估模型"""
    
    def model_eval(train_data):
    
        print("1、混淆矩阵为：\n")
        print(metrics.confusion_matrix(df.sentiment, forest.predict(train_data)))
    
        print("\n2、准确率、召回率和F1值为：\n")
        print(metrics.classification_report(df.sentiment,forest.predict(train_data)))
    
        print("\n3、包外估计为：\n")
        print(forest.oob_score_)
        
        print("\n4、AUC Score为：\n")
        y_predprob = forest.predict_proba(train_data)[:,1]
        print(metrics.roc_auc_score(df.sentiment, y_predprob))
    
    print("\n====================评估以词频为特征训练的模型==================\n")
    model_eval(train_vsm_freq)

**![1630478-20190519063511458-1634191340.png][]**

**第六步：以Tf-Idf作为文本特征，训练分类器**

结果包外估计为0.84168，比词频矩阵的要低一点，问题不大。

"""再使用以tfidf为元素的文本-单词矩阵训练一个分类器"""
    
    forest = RandomForestClassifier(oob_score=True,n_estimators = 200)
    forest = forest.fit(train_vsm_tfidf, df.sentiment)
    print("\n====================评估以tfidf为特征训练的模型==================\n")
    model_eval(train_vsm_tfidf)

**![1630478-20190519084854035-859213327.png][]**

**二、基于潜在语义分析的文本特征表示**

潜在语义分析（Laten Semantic Analysis，LSA）是一种文本话题分析的方法，特点是可以通过矩阵分解（SVD或者NMF），来发现文本与单词之间的基于话题的语义关系。

LSA和VSM有什么关系呢？

1、VSM的优点是单词向量稀疏，计算效率高，但是由于自然语言中一词多义和多词一义现象的存在，基于单词向量的文本表示未必能准确表达两个文本的相似度。而LSA是用文本的话题来表示文本，文本的话题相似则文本的语义也相似，这样可以解决同义词和多义词的问题。

2、VSM得到的是单词-文本矩阵，而LSA得到的是话题-文本矩阵。LSA的话题-文本矩阵就是通过对VSM的矩阵进行矩阵分解得到的，矩阵分解的方法包括SVD奇异值分解和NMF非负矩阵分解。

如下图，NMF非负矩阵分解后得到话题-文本矩阵Y，话题为k个，样本为n个。

![1630478-20190519063058530-1424170166.png][]

在这个情感分析案例中，我们把话题设为300个，把单词-文本矩阵降维成(25000, 300)的话题-文本矩阵，采用的是NMF非负矩阵分解的方法。

要注意的一点是，如果单词-文本矩阵的维度是（单词数，文本数）这种格式，也就是我们在代码中用到的格式，那么在用 sklearn.decomposition.NMF 这个包计算话题-文本矩阵时，NMF().fit\_transform() 所得的是话题-文本矩阵，NMF().components\_得到的是单词-话题矩阵。

而如果单词-文本矩阵的格式和上图的格式一样（转置了），那么NMF().components\_得到的是话题-文本矩阵。

下面首先用NMF计算LSA的话题-文本矩阵，取以词频为元素的单词-文本矩阵来计算。对高维矩阵进行矩阵分解的时间复杂度非常高，所以我用一下LSA就好了，LDA就不敢再去尝试，因为LDA的时间复杂度更高，效果可能不一定好。

**第一步：用NMF计算LSA的话题-文本矩阵**

"""用NMF计算LSA的话题-文本矩阵"""
    
    from sklearn.decomposition import NMF 
    
    # 对以词频为特征的单词-文本矩阵进行NMF分解
    nmf = NMF(n_components=300)
    # 得到话题-文本矩阵，注意如果输入进行了转置，那么得到的是单词-话题矩阵
    train_lsa_freq = nmf.fit_transform(train_vsm_freq) 
    
    print("话题-文本矩阵的维度是：\n\n",train_lsa_freq.shape)

话题-文本矩阵的维度是：
    
     (25000, 300)

**第二步：使用LSA的话题-文本矩阵训练随机森林分类器**

包外估计为0.82236，比基于VSM的效果要差2个百分点左右，毕竟特征维度降低了。本来想把话题设定为500，也就是把特征维度降到500维，可是计算时间太恐怖了，久久得不到结果。

这真是费力不讨好。

"""再使用LSA的话题-文本矩阵训练一个分类器"""
    
    forest = RandomForestClassifier(oob_score=True,n_estimators = 200)
    forest = forest.fit(train_lsa_freq, df.sentiment)
    print("\n====================评估以LSA为特征训练的模型==================\n")
    model_eval(train_lsa_freq)

![1630478-20190519084226772-838202801.png][]

**三、用n-gram做文本表示**

n-gram的意思比较简单了，没啥好说的。我这里让n-gram=(2,2)，也就是每个单元都是两个单词组合而成的。

"""使用sklearn计算2-gram，得到词语-文本矩阵"""
    
    # token_pattern的作用是，出现"bi-gram"、"two:three"这种时，可以切成"bi gram"、"two three"的形式
    vectorizer_2gram = CountVectorizer(ngram_range=(2,2),token_pattern=r'\b\w+\b',max_features=5000) 
    train_vsm_2gram = vectorizer_2gram.fit_transform(df.clean_review).toarray()
    print("2-gram构成的语料库中前10个元素为：\n")
    print(vectorizer_2gram.get_feature_names()[:10])

2-gram构成的语料库中前10个元素为：
    
    ['able get', 'able make', 'able see', 'able watch', 'absolute worst', 'absolutely brilliant', 
     'absolutely hilarious', 'absolutely love', 'absolutely loved', 'absolutely nothing']

接着再训练随机森林分类器，并评估模型。不知道怎么回事，跑了很久，死活收敛不了，有毒。。。算了，放着让它跑，我也再想想到底咋回事。

"""使用以2-gram的词频为元素的单词-文本矩阵训练一个分类器"""
    
    forest = RandomForestClassifier(oob_score=True,n_estimators = 200)
    forest = forest.fit(train_vsm_2gram, df.sentiment)
    print("\n====================评估以2-gram为特征训练的模型==================\n")
    model_eval(train_vsm_2gram)

最后还是重新训练第一个模型，也就是用词频作为特征的单词-文本矩阵，训练随机森林分类器。我们读取测试数据进行预测，并保存预测结果。

# 删除不用的占内容变量
    #del df
    #del train_vsm_freq
    
    # 读取测试数据
    datafile = os.path.join('..', 'data', 'testData.tsv')
    df = pd.read_csv(datafile, sep='\t', escapechar='\\')
    print('Number of reviews: {}'.format(len(df)))
    df['clean_review'] = df.review.apply(clean_text)
    
    vectorizer = CountVectorizer(max_features = 5000)
    test_data_features = vectorizer.fit_transform(df.clean_review).toarray()
    
    
    result = forest.predict(test_data_features)
    output = pd.DataFrame({
        'id':df.id, 'sentiment':result})
    # 保存
    output.to_csv(os.path.join('..', 'data', 'Bag_of_Words_model.csv'), index=False)

参考资料：

李航：《统计学习方法》(第二版) 第17章

转载于:https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10888026.html

[1630478-20190519053855451-612401210.png]: /images/20211209/f58477b5666e4df091b7892410960c2c.png
[1630478-20190519055357668-1405187660.png]: /images/20211209/ffd6efa17e2b4eecb012d2b0b3482a0e.png
[1630478-20190519055242691-60702978.png]: /images/20211209/0dc8f7c8a5bc42a78489b97c38943592.png
[1630478-20190519063511458-1634191340.png]: /images/20211209/46058d13475d4827a019970d22a06cfe.png
[1630478-20190519084854035-859213327.png]: /images/20211209/2b2afeca1bac4e6fa084d58b134c0c70.png
[1630478-20190519063058530-1424170166.png]: /images/20211209/ac6adc931a194a39a1e45421106bed10.png
[1630478-20190519084226772-838202801.png]: /images/20211209/393f524c56b04b36ae597fc8dea37df0.png