Python——用户评论情绪分析
介绍
在该节中我们将对用户产生的真实评论数据进行情绪分析。
知识点
- 文本分词
- Word2Vec 方法
- 决策树分类
本文所涉及到情绪分析，又称为文本情绪分析，这是自然语言处理和文本挖掘过程中涉及到的一块内容。简而言之，我们通过算法去判断一段文本、评论的情绪偏向，从而快速地了解表达这段文本的原作者的主观情绪。
现实中，当我们在陈述一段内容时，可能会出现的情绪有：高兴、兴奋、激动、没感觉、失落、压抑、紧张、疑惑等。而在自然语言处理的世界里，我们尚且达不到如此细小的分类。所以，往往在针对文本进行情绪分析时，只处理两种情绪状态：积极和消极。
当然，上面提到的计算机无法处理更细分的情绪类别其实并不准确。因为，算法原则上是能够区分更多的情绪类别，关键在于我们需要提供一个人工标注过的复杂情绪训练集，而这是非常难做到的。所以，目前我们在进行情绪分析时，只处理积极和消极两种状态。
基于词典的方法
目前，针对文本情绪分析的方法有两种，一种基于词典，另一种基于机器学习方法。首先，我们来叙述一下基于词典的文本情绪分析原理。
基于词典的情绪分析是非常简单和易于理解的一种方法。概括来讲，我们首先有一个人工标注好的词典。词典中的每一个此都对应这消极或积极的标签。词典举例如下：
| 词语 | 标签 |
|---|---|
| 很好 | 积极 |
| 不好 | 消极 |
| 高兴 | 积极 |
| 难受 | 消极 |
| 爱你 | 积极 |
| 讨厌 | 消极 |
| …… | …… |
然后，这个词典可能有上万条或者几十万条，当然是越多越好。有了词典之后，我们就可以开始进行文本情绪分析了。
现在，我们收到一条用户评论：
这门课程很好啊！
然后，我们可以对这句话进行分词。分词结果如下：
['这门', '课程', '很', '好', '啊', '！']
接下来，我们拿分好的词依次去匹配词典。匹配的方法很简单：
- 如果词典中存在该词且为积极标签，那么我们记 +1+1;
- 如果词典中存在该词且为消极标签，那么我们记 -1−1;
- 如果词典中不存在该词，我们记 00。
匹配完一个句子之后，我们就可以计算整个句子的得分。总得分 >0>0 表示该句子情绪为积极，总得分小于零代表该句子为消极，总得分 =0=0 表示无法判断情绪。通过词典进行情绪分析的方法很简单，但缺点也很明显。我们往往需要一个很大的词典，且不断更新。这对人力物力都是极大的考验。
除此之外，该方法还有无法通过扩充词典解决的情绪判断问题。例如，当我们人类在判断一句话的清晰时，我们会往往更偏向于从整体把握（语言环境），尤其是在乎一些语气助词对情绪的影响。而基于词典进行情绪分析的方法就做不到这一点，将句子拆成词，就会影响句子的整体情绪表达。
目前，针对中文做情绪标注的词典少之又少。比较常用的有：
- 台湾大学 NTUSD 情绪词典。
- 《知网》情绪分析用 词语集。
以《知网》情绪词典举例，它包含有 5 个文件，分别列述了正面与负面的情绪词语以及程度词汇。
- “正面情感”词语，如：爱，赞赏，快乐，感同身受，好奇，喝彩，魂牵梦萦，嘉许 ...
- “负面情感”词语，如：哀伤，半信半疑，鄙视，不满意，不是滋味儿，后悔，大失所望 ...
- “正面评价”词语，如：不可或缺，部优，才高八斗，沉鱼落雁，催人奋进，动听，对劲儿 ...
- “负面评价”词语，如：丑，苦，超标，华而不实，荒凉，混浊，畸轻畸重，价高，空洞无物 ...
- “程度级别”词语，
- “主张”词语
由于上面介绍的这种简单的词典对比方法准确率并不高，所以本不会通过这种方法来实现用户评论情绪分析。
基于词袋或 Word2Vec 的方法
词袋模型
除了基于词典对评论进行情绪分析，我们还有一种方法称之为词袋模型。词袋不再将一句话看做是单个词汇构成，而是当作一个 1 \times N1×N 的向量。举个例子，我们现在有两句话需要处理，分别是：
我爱你，我非常爱你。 我喜欢你，我非常喜欢你。
我们针对这两句话进行分词之后，去重处理为一个词袋：
['我', '爱', '喜欢', '你', '非常']
然后，根据词袋，我们对原句子进行向量转换。其中，向量的长度 N 为词袋的长度，而向量中每一个数值依次为词袋中的词出现在该句子中的次数。
我爱你，我非常爱你。 → [2, 2, 0, 2, 1]
我喜欢你，我非常喜欢你。 → [2, 0, 2, 2, 1]
有了词袋，有了已经人工标注好的句子，就组成了我们的训练数据。再根据机器学习方法来构建分类预测模型。从而判断新输入句子的情绪。
你会发现，词袋模型和我们之前提到的独热编码非常相似。其实这里就是将之前独热编码里的词变成了句子而已。
词袋模型固然比简单的词典对比方法更好，但独热编码无法度量上下文之间的距离，也就无法结合上下文进行情绪判断。下面，我们介绍一种词向量的 Word2Vec 处理方法，就会很好地克服这个缺点。
Word2Vec
Word2Vec，故名思意就是将句子转换为向量，也就是词向量。Word2Vec 最早由 Google 在 2013 年开源，它是由浅层神经网络组成的词向量转换模型。
Word2Vec 的输入一般为规模庞大的语料库，输出为向量空间。Word2Vec 的特点在于，语料库中的每个词都对应了向量空间中的一个向量，拥有上下文关系的词，映射到向量空间中的距离会更加接近。
Word2Vec 的主要结构是 CBOW（Continuous Bag-of-Words Model）模型和 Skip-gram（Continuous Skip-gram）模型结合在一起。简单来讲，二者都是想通过上下文得到一个词出现的概率。
CBOW 模型通过一个词的上下文（各 N 个词）预测当前词。而 Skip-gram 则恰好相反，他是用一个词预测其上下文，得到了当前词上下文的很多样本，因此可用于更大的数据集。
CBOW（N=2）和 Skip-gram 的结构如下图所示：
图中 w(t)w(t) 表示当前的词汇，而 w(t−n)w(t−n)，w(t+n)w(t+n) 等则用来表示上下文词汇。
用户评论情绪分析
为了保证良好的准确度，本次我们选用了 Word2Vec 结合决策树的文本情绪分析方法。首先，我们需要使用 Word2Vec 来建立向量空间，之后再使用决策树训练文本情绪分类模型。
由于我们未人工针对评论进行语料库标注，所以这里需要选择其他的已标注语料库进行模型训练。这里，我们选用了网友苏剑林提供的语料库。该语料库整合了书籍、计算机等 7 个领域的评论数据。
你可以通过下面网盘链接下载本次所需要的数据集：
链接：https://pan.baidu.com/s/1qpy23EDHG2rea9SzxphIsQ 提取码：g837
三个数据文件的预览如下。
其中，消极情绪文本 neg.xls 共有 10428 行。
import pandas as pd
pd.read_excel("data_09/data/neg.xls", header=None).head()
积极情绪文本 pos.xls 共有 10679 行。
pd.read_excel("data_09/data/pos.xls", header=None).head()
用户评论文本 comments.csv 共有 12377 行。
pd.read_csv("data_09/comments.csv").head()
语料库分词处理
在使用 Word2Vec 之前，我们需要先对训练语料库进行分词处理。这里依旧使用 jieba 分词。
import jieba
import numpy as np
# 加载语料库文件，并导入数据
neg = pd.read_excel('data_09/data/neg.xls', header=None, index=None)
pos = pd.read_excel('data_09/data/pos.xls', header=None, index=None)
# jieba 分词
def word_cut(x): return jieba.lcut(x)
pos['words'] = pos[0].apply(word_cut)
neg['words'] = neg[0].apply(word_cut)
# 使用 1 表示积极情绪，0 表示消极情绪，并完成数组拼接
x = np.concatenate((pos['words'], neg['words']))
y = np.concatenate((np.ones(len(pos)), np.zeros(len(neg))))
# 将 Ndarray 保存为二进制文件备用
np.save('X_train.npy', x)
np.save('y_train.npy', y)
print('done.')
你可以预览一下数组的形状，以 x 为例：
np.load('X_train.npy', allow_pickle=True)
Word2Vec 处理
有了分词之后的数组，我们就可以开始 Word2Vec 处理，将其转换为词向量了。目前，很多开源工具都提供了 Word2Vec 方法，比如 Gensim，TensorFlow，PaddlePaddle 等。这里我们使用 Gensim。
from gensim.models.word2vec import Word2Vec
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore') # 忽略警告
# 导入上面保存的分词数组
X_train = np.load('X_train.npy', allow_pickle=True)
# 训练 Word2Vec 浅层神经网络模型
w2v = Word2Vec(size=300, min_count=10)
w2v.build_vocab(X_train)
w2v.train(X_train, total_examples=w2v.corpus_count, epochs=w2v.epochs)
def sum_vec(text):
# 对每个句子的词向量进行求和计算
vec = np.zeros(300).reshape((1, 300))
for word in text:
try:
vec += w2v[word].reshape((1, 300))
except KeyError:
continue
return vec
# 将词向量保存为 Ndarray
train_vec = np.concatenate([sum_vec(z) for z in X_train])
# 保存 Word2Vec 模型及词向量
w2v.save('w2v_model.pkl')
np.save('X_train_vec.npy', train_vec)
print('done.')
Word2Vec 过程可能需要几分钟。
训练情绪分类模型
有了词向量，我们就有了机器学习模型的输入，那么就可以训练情绪分类模型。这一块内容你应该很熟悉，选择速度较快的决策树方法，并使用 scikit-learn 完成。
from sklearn.externals import joblib
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 导入词向量为训练特征
X = np.load('X_train_vec.npy')
# 导入情绪分类作为目标特征
y = np.load('y_train.npy')
# 构建支持向量机分类模型
model = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
model.fit(X, y)
# 保存模型为二进制文件
joblib.dump(model, 'dt_model.pkl')
执行决策树分类，该过程持续时间较长。
对评判进行情绪判断
有了 Word2Vec 模型以及支持向量机情绪分类模型。接下来，我们就可以对的用户评论进行情绪预测了。
# 读取 Word2Vec 并对新输入进行词向量计算
def sum_vec(words):
# 读取 Word2Vec 模型
w2v = Word2Vec.load('w2v_model.pkl')
vec = np.zeros(300).reshape((1, 300))
for word in words:
try:
vec += w2v[word].reshape((1, 300))
except KeyError:
continue
return vec
对评论进行情绪判断：
# 读取评论
df = pd.read_csv("data_09/comments.csv", header=0)
comment_sentiment = []
for string in df['评论内容']:
# 对评论分词
words = jieba.lcut(str(string))
words_vec = sum_vec(words)
# 读取支持向量机模型
model = joblib.load('dt_model.pkl')
result = model.predict(words_vec)
comment_sentiment.append(result[0])
# 实时返回积极或消极结果
if int(result[0]) == 1:
print(string, '[积极]')
else:
print(string, '[消极]')
# 将情绪结果合并到原数据文件中
merged = pd.concat([df, pd.Series(comment_sentiment, name='用户情绪')], axis=1)
pd.DataFrame.to_csv(merged, 'comment_sentiment.csv') # 储存文件以备后用
最后，我们可以通过饼状图看一下用户的情绪分布。总体看来，73% 都为积极评论，正能量满满。
总结
本章节，我们使用机器学习方法对用户真实评论进行了情绪分析。内容涉及比较多，尤其是 Word2Vec 处理。鉴于本课程的目的，我们并没有针对 Word2Vec 进行太详细的介绍。如果你对自然语言处理感兴趣，Word2Vec 一定是需要理解透彻的方法。除了使用机器学习方法，在文本情绪分析时。我们往往会用到 LSTM（Long Short Term Memory networks）长短期记忆递归神经网络训练分类模型，在大规模语料数据中，应用效果可能会更优于支持向量机等方法。学有余力时，也可以自行了解学习。
除此之外，由于本次所用语料库来源于第三方购物网站的评论。所以，其训练的模型在预测用户情绪方面，可能并没有太好的泛化能力。如果能针对现有数据进行人工标注，对于预测以后的数据，结果应该会更好。
