人工智能学习6(贝叶斯实现简单的评论情感分析)_贝叶斯做情感分析

编译工具PyCharm

文本分析与表示

文本分析基于深度学习和自然语言处理的原则工作。

实现方式：

正则表达式REGEX：指作为需提取内容的前提条件的特定格式化符号数组
条件随机场CRFs：之通过评估特定模式或短语提取文本的机器学习方法，更加精细和灵活。

文本表示方法

one-hot是指在一个向量中，只有一个位置上的值是1，其他位置都是0.缺点：无法表现词与词之间的语义关系，当数据量大的时候，维数也会变得很大。
Bag of Words(词袋表示)：也成为Count Vectors，每个文档的字词可以使用其出现次数来进行表示。缺点：会忽略文本的表达顺序，如我爱你和你爱我，表示都一样。
N-gram：与Count Vectors类似，不过加入了相邻单词组合成新的单词，并且进行计数。
TF-IDF关键词提取：两部分组成，词频TF和逆文档概率IDF
TF=某个词在文中出现的次数/文本中一共包含多少个词
IDF=log（语料库的文档总数/包含该词的文档数）

文本相似度计算

余弦相似度

LDA主题模型

LDA主题模型不关心词的顺序，用bag of words词袋表示。

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯假定特征与特征相互独立

但是如果词频列表里有很多出现的次数为0，是计算结果可能为0；

解决方法：拉普拉斯平滑系数

例如：特征词个数为6

应用：评论情感分析，工具评论分析是好评还是差评

data.csv数据如下

内容,评价
从编程小白的角度看，入门极佳,好评
很好的入门书，简洁全面，适合小白,好评
讲解全面，许多小细节都有顾及，三个小项目受益匪浅,好评
前半部分讲概念深入浅出，要言不烦，很赞,好评
看了一遍还是不会写，有个概念而已,差评
中规中矩的教科书，零基础的看了依旧看不懂,差评
内容太浅显，个人认为不适合有其它语言编程基础的人,差评
破书一本,差评
适合完完全全的小白读，有其他语言经验的可以去看别的书,差评
基磁知识写的挺好的!,好评
太基础,差评
略_嗦。。适合完全没有编程经验的小白,差评
真的真的不建议买,差评

stopwords.csv上网找一个中文禁用词表即可，我用的是这一篇博客提供的。
https://blog.csdn.net/dilifish/article/details/117885706

获取数据

import pandas as pd

# 获取数据
data = pd.read_csv("./data/data.csv")
# 数据基本处理
content = data['内容']
# print(content)
# 将评价中的好差评转换为数字
# 添加一列为评价编号，如果是好评评价编号为1，差评为0
data.loc[data.loc[:,'评价']=="好评","评价编号"]=1
data.loc[data.loc[:,'评价']=="差评","评价编号"]=0
print(data)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12

加载停用词

# 加载停用词
stopwords = []
with open("./data/stopwords.csv","r",encoding="utf-8") as f:
    lines=f.readlines()
    print(lines)
    # 有些数据并不是按照一行一行排序的，而是很乱，一个数据里面含\n进行换行
    # 通过下面的方法可以将其变成一行一行排列的
    for tmp in lines:
        line = tmp.strip()
        print(line)
        stopwords.append(line)
# 去重
stopwords = list(set(stopwords))
print(stopwords)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

去重后的数据

内容标准化（将每一句话划分成一个个的词）

# 内容标准化
# 将每一句话划分成词
comment_list=[]
for tmp in content:
    print(tmp)
    # 对文本进行切割
    seg_list=jieba.cut(tmp,cut_all=False)
    print(seg_list)     # 这个只能打印出对象
    # 拼接字符串
    seg_str = ','.join(seg_list)
    print(seg_str)
    comment_list.append(seg_str)
print(comment_list)
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

comment_list打印出来

统计词的个数

# 统计词的个数
# from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
con = CountVectorizer(stop_words=stopwords)
X = con.fit_transform(comment_list)
name = con.get_feature_names_out()
print(X.toarray())
print(name)
1
2
3
4
5
6
7

打印出来的矩阵

矩阵分别对应的字词

模型训练及预测

# 准备训练集和测试集
# 训练集
x_train = X.toarray()[:10,:]
y_train = data["评价"][:10]
# 测试集
x_test = X.toarray()[10:,:]
y_test = data["评价"][10:]
# 模型训练
# from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# alpha=1即拉普拉斯平滑系数为1
mb = MultinomialNB(alpha=1)
mb.fit(x_train,y_train)
y_pre = mb.predict(x_test)
print("预测值: ",y_pre)
print("真实值: ",y_test)
# 模型评估
print(mb.score(x_test, y_test))
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17