一、简介
情感分析，有时也称为观点挖掘，是NLP领域一个非常重要的一个分支，它主要分析评论、文章、报道等的情感倾向，掌握或了解人们这些情感倾向非常重要。这些倾向对我们处理后续很多事情都有指定或借鉴作用
在NLP中，首先需要把文本或单词等转换为数值格式，为后续机器学习或深度学习使用，把文本或单词转换为数值，有几种模型，如词袋模型（bag of words或简称为BOW）、word2vec等
下面实例讲解一下BOW模型：
a）BOW的假设前提
BOW模型假定对于一个文档，忽略它的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的，不依赖于其它单词是否出现
也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立存在
b）TF-IDF
假设有三个文档：
1、The sun is shining
2、The weather is sweet
3、The sun is shining and the the weather is sweet
基于这三个文本文档（为简便这里以一个句子代表一个文档），构造一个词典或词汇库。如果构建词典？首先，看出现哪些单词，然后，给每个单词编号。
在这三个文档中，共出现7个单词（不区分大小写），分别是：the，is ，sun，shining，and，weather，sweet
然后，我们把这7个单词给予编号，从0开始，从而得到一个单词vs序号的字典：{'and':0,'is':1,'shining':2,'sun':3,'sweet':4,'the':5,'weather':6}
现在根据这个字典，把以上三个文档转换为特征向量(在对应序列号中是否有对应单词及出现的频率)：
第一句可转换为：[0 1 1 1 0 1 0]
第二句可转换为：[0 1 0 0 1 1 1]
第三句可转换为：[1 2 1 1 1 2 1]
0表示字典中对应单词在文档中未出现，1表示对应单词在文档出现一次，2表示出现2次，也就是tf(t,d)表示单词t在文档d出现的次数
如果有几个文档，而且有些单词在每个文档中出现的频度都较高，这种频繁出现的单词往往不含有用或特别的信息，在向量中如何降低这些单词的权重？这里我们可以采用逆文档频率（inverse document frequency，idf）技术来处理
原始词频结合逆文档频率，称为词频-逆文档词频（term frequency - inverse document frequency，简称为tf-idf），那么tf-idf如何计算呢？计算公式如：\(tf-idf(t,d)=tf(t,d)*idf(t,d)\)
其中：\(idf(t,d)=log(n_d/(1+df(d,t)))\)，\(n_d\)表示总文档数（这里总文档数为3），\(df（d,t）\)为文档d中的单词t涉及的文档数量
取对数是为了保证文档中出现频率较低的单词被赋予较大的权重，分母中的加1是为了防止\(df（d,t）\)为零的情况。有些模型中也会在分子加上1，分子变为\(1+n_d\)
如我们看单词the在第一个句子或第一个文档（d1来表示）中的\(tf-idf（t,d）\)的值：\(tf-idf('the',d1) = tf('the',d1) * idf('the',d1) = 1 * log3/(1+3) = 1 * log0.75 = log0.75\)
这些计算都有现成的公式，以下我们以Scikit-learn中公式或库来计算
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizercount = CountVectorizer()docs = np.array( ['The sun is shining', 'The weather is sweet', 'The sun is shining and the weather is sweet'])bag = count.fit_transform(docs)print(count.vocabulary_)
先导入countVectorizer库，然后实例化对象count，转换成字典：
然后文档向量化，结果和我们在前面讲的文档的向量化结果一样：
print(bag.toarray())
进而我们求出文档的tf-idf：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformertfidf = TfidfTransformer()np.set_printoptions(precision=2)print(tfidf.fit_transform(bag).toarray())
说明：sklearn计算tf-idf时，还进行了归一化处理，其中TfidfTransformer缺省使用L2范数
我们按照sklearn的计算方式,即\(tf-idf(t,d) = tf(t,d) * ( log[(1+n_d) / (1+df(d,t)] + 1 )\)，不难验证以上结果，以第一语句为例：
第一个元素下标是0，即and词频是0，所以tf-idf值是0
第二个元素下标是1，即is词频是1，idf为：1+3 = 4，然后除以（1+涉及的文档数=1+3 = 4），取ln值为0，然后再加1，所以tf-idf值是1
第三个元素下标是2，即shining词频是1，idf为：1+3 = 4，然后除以（1+涉及的文档数=1+2=3），ln(4/3)值为0.287657，然后再加1，所以tf-idf值为1.28
......
第七个元素下标是6，即weather词频是0，所以idf值为0
综上所述：第一个语句（文档）的向量结果： \(v = tf-idf(t,d1)=[0, 1, 1.28, 1.28, 0, 1, 0]\)，各个元素平方和为：\(0 + 1 + 1.28^2 + 1.28^2 + 0 + 1 + 0 = 5.2768\)
\(tf-idf(t,d1)norm =|v|/sqrt(\sum v_i^2) =v/sqrt(5.2768) = v/2.29 =[0, 0.43, 0.56, 0.56, 0, 0.43, 0]\)，这与sklearn计算出来的tf-idf结果一致
二、英文电影评论情感分析实例
1）数据下载
链接：http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment，为了防止读者无法打开该链接，故将下载的文件：aclImdb_v1.tar.gz上传到百度云盘，链接：/s/1AuMyDBuJcZ-KT5AvsdXQig提取码：6m11
在桌面新建情感分析文件夹，将下载数据解压到情感分析文件夹，情感分析/aclImdb文件夹下有如下文件：
在train和test目录下，各有二级子目录neg和pos目录。其中neg目录存放大量评级负面或消极txt文件，pos存放大量评级为正面或积极的评论txt文件：（train和test目录结构如下）
在情感分析文件夹内按住shift，然后鼠标右键，在此窗口打开命令窗口，输入jupyter notebook，然后新建名为emotion_analysis的脚本文件：
2）数据处理
pyprind是进度条小工具，可能需要读者安装：pip install pyprind
我们把train和test下的neg，pos的评论合并到一块儿，处理数据的过程中用进度条显示进度：
import pandas as pdimport osimport pyprindpbar = pyprind.ProgBar(50000)labels = {'pos':1, 'neg':0}df = pd.DataFrame()for s in ('test', 'train'):for l in ('pos', 'neg'):path = './aclImdb/%s/%s' % (s, l)for file in os.listdir(path):with open(os.path.join(path, file), 'r',encoding='UTF-8') as infile:txt = infile.read()df = df.append( [[txt, labels[l]]], ignore_index=True )pbar.update()df.columns = ['review', 'sentiment']
可以看出处理时间不足2分钟：
为了让数据产生随机化的效果（sklearn.utils.shuffle），我们打乱数据，然后保存到csv文件：
from sklearn.utils import shuffledf = shuffle(df)df.to_csv('./movie_data.csv', index = False)
重新加载数据，发现label已经被打乱：
df = pd.read_csv('./movie_data.csv')df.head(10)
3）NLTK处理
a）下载停词
import nltknltk.download('stopwords')
如下显示下载成功
b）对文件进行预处理，过滤停词、删除多余符号等
我们发现文件内容中含有许多下图的thml标签字符，如10011_9.txt文件中：
我们需要将其去掉：
import res = 'movies of the summer.<br /><br />Robin Williams're.sub('<[^>]*>', '', s)#'movies of the summer.Robin Williams'
^用在中括号中表示非，\W表示非单词字符，比如空格括号等等：
from nltk.corpus import stopwordsimport restop = stopwords.words('english')def tokenizer(text):text = re.sub('<[^>]*>', '', text)text=re.sub( '[\W]+',' ',text.lower() )tokenized=[w for w in text.split() if w not in stop]return tokenized
上面使用\W，去掉了非单词字符
c）定义一个生成器函数，从csv文件中读取文档
def stream_docs(path):with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as csv:next(csv)#skip headerfor line in csv:#这里没有分割，并且没有去掉尾部换行符，所以下标-1代表换行符，-2就是标签，-3就是逗号text, label = line[:-3], int(line[-2])yield text, label
来看看movie_data.csv文件：
关于生成器函数：生成一个 iterable 对象，目的节省内存，下面我们来看看示例：
doc_stream = stream_docs(path='./movie_data.csv')text, label = next(doc_stream)print(text, label)#再获取一个元素text, label = next(doc_stream)print(text, label)
代码示例，通过next()函数获取可迭代对象元素值：
通过上面的小例子展示函数生成器返回一个 iterable 对象，如上面的doc_stream就是一个iterable 对象
d）定义一个每次获取的小批量数据的函数
def get_minibatch(doc_stream, size):docs, y = [], []try:for _ in range(size):text, label = next(doc_stream)docs.append(text)y.append(label)except StopIteration:return None,Nonereturn docs, y
代码示例，我们看看小批量数据函数，我们将size设置为3，读取文件的三行，而doc_stream是一个可迭代对象：
doc_stream = stream_docs(path='./movie_data.csv')docs, y = get_minibatch(doc_stream, 3)for i in range(3):print(docs[i])print(y[i])
代码示例结果：
e）利用sklearn中的HashingVectorizer进行语句的特征化、向量化等
from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizerfrom sklearn.linear_model import SGDClassifiervect = HashingVectorizer( decode_error='ignore', n_features=2**2, preprocessor=None, tokenizer=tokenizer)clf = SGDClassifier(loss='log', random_state=1, n_iter=1)doc_stream = stream_docs(path='./movie_data.csv')
4）训练模型
import pyprindimport numpy as npimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')pbar = pyprind.ProgBar(45)classes = np.array([0, 1])for _ in range(45):x_train, y_train = get_minibatch(doc_stream, size=1000)if not x_train:breakx_train = vect.transform(x_train)clf.partial_fit(x_train, y_train, classes=classes)pbar.update()
代码示例结果：
5）评估模型
x_test, y_test = get_minibatch(doc_stream, size=5000)x_test = vect.transform(x_test)print('accuracy: %.3f' % clf.score(x_test, y_test))
代码示例结果：
准确率达到了87%
6）完整代码
#coding=utf-8import pandas as pdimport osimport pyprindpbar = pyprind.ProgBar(50000)#将train和test的pos和neg合并labels = {'pos':1, 'neg':0}df = pd.DataFrame()for s in ('test', 'train'):for l in ('pos', 'neg'):path = './aclImdb/{}/{}'.format(s, l)for file in os.listdir(path):with open(os.path.join(path, file), 'r',encoding='UTF-8') as infile:txt = infile.read()df = df.append( [ [txt, labels[l]] ], ignore_index=True )pbar.update()df.columns = ['review', 'sentiment']from sklearn.utils import shuffledf = shuffle(df)df.to_csv('./movie_data.csv', index = False)df = pd.read_csv('./movie_data.csv')print('df_to_csv done!')#预处理import nltknltk.download('stopwords')from nltk.corpus import stopwordsimport restop = stopwords.words('english')def tokenizer(text):text=re.sub('<[^>]*>','',text)emoticons=re.findall('(?::|;|=)(?:-)?(?:</span>|<spanclass="es0">|D|P)',text.lower())text=re.sub('[\W]+',' ',text.lower())+' '.join(emoticons).replace('-','')tokenized=[w for w in text.split() if w not in stop]return tokenizeddef stream_docs(path):with open(path, 'r', encoding='UTF-8') as csv:next(csv)#skip headerfor line in csv:#这里没有分割，并且没有去掉尾部换行符，所以下标-1代表换行符，-2就是标签，-3就是逗号text, label = line[:-3], int(line[-2])yield text, labeldef get_minibatch(doc_stream, size):docs, y = [], []try:for _ in range(size):text, label = next(doc_stream)docs.append(text)y.append(label)except StopIteration:return None,Nonereturn docs, yfrom sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizerfrom sklearn.linear_model import SGDClassifiervect = HashingVectorizer( decode_error='ignore', n_features=2**21, preprocessor=None, tokenizer=tokenizer)clf = SGDClassifier(loss='log', random_state=1, n_iter=1)doc_stream = stream_docs(path='./movie_data.csv')import pyprindimport numpy as npimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')pbar = pyprind.ProgBar(45)classes = np.array([0, 1])for _ in range(45):x_train, y_train = get_minibatch(doc_stream, size=1000)if not x_train:breakx_train = vect.transform(x_train)clf.partial_fit(x_train, y_train, classes=classes)pbar.update()x_test, y_test = get_minibatch(doc_stream, size=5000)x_test = vect.transform(x_test)print('accuracy: %.3f' % clf.score(x_test, y_test))
三、致谢
本文参考：/index.php//10/20/pythonai-nlp-emotionanaly01/
感谢作者的分享，另外本人已经将代码上传百度云盘，提取码：iyi5
