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情感分析：又称为倾向性分析和意见挖掘，它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程，其中情感分析还可以细分为情感极性（倾向）分析，情感程度分析，主客观分析等。

情感极性分析的目的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的情感倾向。

背景交代：爬虫京东商城某一品牌红酒下所有评论，区分好评和差评，提取特征词，用以区分新的评论【出现品牌名称可以忽视，本文章不涉及打广告哦 o(╯□╰)o】。

示例1（好评）

示例2（差评）

读取文本文件

def text():     f1 = open('E:/工作文件/情感分析案例1/good.txt','r',encoding='utf-8')      f2 = open('E:/工作文件/情感分析案例1/bad.txt','r',encoding='utf-8')     line1 = f1.readline()     line2 = f2.readline()     str = ''     while line1:         str += line1         line1 = f1.readline()     while line2:         str += line2         line2 = f2.readline()     f1.close()     f2.close()     return str

把单个词作为特征

def bag_of_words(words):     return dict([(word,True) for word in words])print(bag_of_words(text()))

import nltkfrom nltk.collocations import  BigramCollocationFinderfrom nltk.metrics import  BigramAssocMeasures

把双个词作为特征，并使用卡方统计的方法，选择排名前1000的双词

def  bigram(words,score_fn=BigramAssocMeasures.chi_sq,n=1000):     bigram_finder=BigramCollocationFinder.from_words(words)  #把文本变成双词搭配的形式     bigrams = bigram_finder.nbest(score_fn,n)  #使用卡方统计的方法，选择排名前1000的双词     newBigrams = [u+v for (u,v) in bigrams]     return bag_of_words(newBigrams)     print(bigram(text(),score_fn=BigramAssocMeasures.chi_sq,n=1000))

把单个词和双个词一起作为特征

def  bigram_words(words,score_fn=BigramAssocMeasures.chi_sq,n=1000):     bigram_finder=BigramCollocationFinder.from_words(words)     bigrams = bigram_finder.nbest(score_fn,n)     newBigrams = [u+v for (u,v) in bigrams]     a = bag_of_words(words)     b = bag_of_words(newBigrams)     a.update(b)  #把字典b合并到字典a中     return a print(bigram_words(text(),score_fn=BigramAssocMeasures.chi_sq,n=1000))

结巴分词工具进行分词及词性标注

三种分词模式 ： A、精确模式：试图将句子最精确地切开，适合文本分析。默认是精确模式。 B、全模式：把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快，但是不能解决歧义 C、搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词 注：当指定jieba.cut的参数HMM=True时，就有了新词发现的能力。

import jiebadef read_file(filename):     stop = [line.strip() for line in  open('E:/工作文件/情感分析案例1/stop.txt','r',encoding='utf-8').readlines()]  #停用词     f = open(filename,'r',encoding='utf-8')     line = f.readline()     str = []     while line:         s = line.split('\t')         fenci = jieba.cut(s[0],cut_all=False)  #False默认值：精准模式         str.append(list(set(fenci)-set(stop)))         line = f.readline()     return str

安装nltk，pip3 install nltk

from nltk.probability import  FreqDist,ConditionalFreqDistfrom nltk.metrics import  BigramAssocMeasures

获取信息量最高(前number个)的特征(卡方统计)

def jieba_feature(number):        posWords = []     negWords = []     for items in read_file('E:/工作文件/情感分析案例1/good.txt'):#把集合的集合变成集合         for item in items:            posWords.append(item)     for items in read_file('E:/工作文件/情感分析案例1/bad.txt'):         for item in items:            negWords.append(item)       word_fd = FreqDist() #可统计所有词的词频     cond_word_fd = ConditionalFreqDist() #可统计积极文本中的词频和消极文本中的词频       for word in posWords:         word_fd[word] += 1         cond_word_fd['pos'][word] += 1       for word in negWords:         word_fd[word] += 1         cond_word_fd['neg'][word] += 1       pos_word_count = cond_word_fd['pos'].N() #积极词的数量     neg_word_count = cond_word_fd['neg'].N() #消极词的数量     total_word_count = pos_word_count + neg_word_count       word_scores = {}#包括了每个词和这个词的信息量       for word, freq in word_fd.items():         pos_score = BigramAssocMeasures.chi_sq(cond_word_fd['pos'][word],  (freq, pos_word_count), total_word_count) #计算积极词的卡方统计量，这里也可以计算互信息等其它统计量         neg_score = BigramAssocMeasures.chi_sq(cond_word_fd['neg'][word],  (freq, neg_word_count), total_word_count)          word_scores[word] = pos_score + neg_score #一个词的信息量等于积极卡方统计量加上消极卡方统计量       best_vals = sorted(word_scores.items(), key=lambda item:item[1],  reverse=True)[:number] #把词按信息量倒序排序。number是特征的维度，是可以不断调整直至最优的     best_words = set([w for w,s in best_vals])     return dict([(word, True) for word in best_words])

调整设置，分别从四种特征选取方式开展并比较效果

def build_features():     #feature = bag_of_words(text())#第一种：单个词     #feature = bigram(text(),score_fn=BigramAssocMeasures.chi_sq,n=500)#第二种：双词     #feature =  bigram_words(text(),score_fn=BigramAssocMeasures.chi_sq,n=500)#第三种：单个词和双个词     feature = jieba_feature(300)#第四种：结巴分词       posFeatures = []     for items in read_file('E:/工作文件/情感分析案例1/good.txt'):         a = {}         for item in items:            if item in feature.keys():                a[item]='True'         posWords = [a,'pos'] #为积极文本赋予"pos"         posFeatures.append(posWords)     negFeatures = []     for items in read_file('E:/工作文件/情感分析案例1/bad.txt'):         a = {}         for item in items:            if item in feature.keys():                a[item]='True'         negWords = [a,'neg'] #为消极文本赋予"neg"         negFeatures.append(negWords)     return posFeatures,negFeatures

获得训练数据

posFeatures,negFeatures =  build_features()

from random import shuffleshuffle(posFeatures) shuffle(negFeatures) #把文本的排列随机化  train =  posFeatures[300:]+negFeatures[300:]#训练集(70%)test = posFeatures[:300]+negFeatures[:300]#验证集(30%)data,tag = zip(*test)#分离测试集合的数据和标签，便于验证和测试

def score(classifier):     classifier = SklearnClassifier(classifier)      classifier.train(train) #训练分类器     pred = classifier.classify_many(data) #给出预测的标签     n = 0     s = len(pred)     for i in range(0,s):         if pred[i]==tag[i]:            n = n+1     return n/s #分类器准确度

这里需要安装几个模块：scipy、numpy、sklearn

scipy及numpy模块需要访问http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs，找到scipy、numpy，下载对应版本的whl

import sklearnfrom nltk.classify.scikitlearn import  SklearnClassifierfrom sklearn.svm import SVC, LinearSVC,  NuSVCfrom sklearn.naive_bayes import  MultinomialNB, BernoulliNBfrom sklearn.linear_model import  LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import  accuracy_score

print('BernoulliNB`s accuracy is %f'  %score(BernoulliNB()))print('MultinomiaNB`s accuracy is %f'  %score(MultinomialNB()))print('LogisticRegression`s accuracy is  %f' %score(LogisticRegression()))print('SVC`s accuracy is %f'  %score(SVC()))print('LinearSVC`s accuracy is %f'  %score(LinearSVC()))print('NuSVC`s accuracy is %f'  %score(NuSVC()))

检测结果输出1（单个词：每个字为特征）

检测结果输出2（词[俩字]：2个字为特征，使用卡方统计选取前n个信息量大的作为特征）

检测结果输出3（单个词和双词：把前面2种特征合并之后的特征）

检测结果输出4（结巴分词：用结巴分词外加卡方统计选取前n个信息量大的作为特征）

对比四种特征选取方式可以看出，单字 - 词 - 单字+词 - 结巴分词，效果是越来越好的。

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