前言
在上一期《【干货】–手把手教你完成文本情感分类》中我们使用了R语言对酒店评论数据做了情感分类，基于网友的需求，这里再使用Python做一下复现。关于步骤、理论部分这里就不再赘述了，感兴趣的可以前往上面提到的文章查看。下面给出Python的具体代码。
Python代码# 导入第三包import jiebafrom sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerfrom sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierfrom sklearn.cross_validation import train_test_split
from sklearn import metricsimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 读入评论数据evaluation = pd.read_excel(‘Hotel Evaluation.xlsx’,sheetname=1)# 展示数据前5行evaluation.head()
# 读入自定义词with open(‘all_words.txt’, encoding=’UTF-8′) as words:
my_words = [i.strip() for i in words.readlines()]# 将自定义词加入到jieba分词器中for word in my_words:
jieba.add_word(word)# 读入停止词with open(‘mystopwords.txt’, encoding=’UTF-8′) as words:
stop_words = [i.strip() for i in words.readlines()]# 基于切词函数，构造自定义函数def cut_word(sentence):
words = [i for i in jieba.cut(sentence) if i not in stop_words] # 切完的词用空格隔开
result = ‘ ‘.join(words) return(result)
上面代码所做的工作是将用户自定义词设置到jieba分词器中，同时，构造切词的自定义函数，添加的附加功能是删除停用词。# TFIDF权重(根据词频，选出高频的20个词)tfidf = TfidfVectorizer(max_features=20)# 文档词条矩阵dtm = tfidf.fit_transform(words).toarray()# 矩阵的列名称columns = tfidf.get_feature_names()# 将矩阵转换为数据框–即X变量X = pd.DataFrame(dtm, columns=columns)# 情感标签变量y = evaluation.Emotion# 将数据集拆分为训练集和测试集X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,train_size = 0.8, random_state=1)
使用TFIDF权重构造文档词条矩阵，注意，这里根据词频选择了最高频的20个词，作为矩阵的列数。# 朴素贝叶斯模型nb = GaussianNB()# 建模fit = nb.fit(X_train,y_train)# 预测pred = fit.predict(X_test)# 测试集上的准确率accuracy = metrics.accuracy_score(y_test,pred)
print(accuracy)
通过构建朴素贝叶斯模型，得到的样本测试集准确率约为70%。# 模型优度的可视化展现fpr, tpr, _ = metrics.roc_curve(y_test, pred,pos_label=2)
auc = metrics.auc(fpr, tpr)# 中文和负号的正常显示plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘Microsoft YaHei’]
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False# 设置绘图风格plt.style.use(‘ggplot’)# 绘制ROC曲线plt.plot(fpr, tpr,”)# 绘制参考线plt.plot((0,1),(0,1),’r–‘)# 添加文本注释plt.text(0.5,0.5,’ROC=%.2f’ %auc)# 设置坐标轴标签和标题plt.title(‘朴素贝叶斯模型的AUC曲线’)
plt.xlabel(‘1-specificity’)
plt.ylabel(‘Sensitivity’)# 去除图形顶部边界和右边界的刻度plt.tick_params(top=’off’, right=’off’)# 图形显示plt.show()
# 随机森林模型
rf = RandomForestClassifier()
# 建模
fit2 = rf.fit(X_train,y_train)
# 预测
pred2 = fit2.predict(X_test)
# 测试集上的准确率
accuracy2 = metrics.accuracy_score(y_test,pred2)
print(accuracy2)
# 模型优度的可视化展现
fpr2, tpr2, _ = metrics.roc_curve(y_test, pred2,pos_label=2)
auc2 = metrics.auc(fpr2, tpr2)
# 中文和负号的正常显示
plt.rcParams[‘font.sans-serif’] = [‘Microsoft YaHei’]
plt.rcParams[‘axes.unicode_minus’] = False
# 设置绘图风格
plt.style.use(‘ggplot’)
# 绘制ROC曲线
plt.plot(fpr2, tpr2,”)
# 绘制参考线
plt.plot((0,1),(0,1),’r–‘)
# 添加文本注释
plt.text(0.5,0.5,’ROC=%.2f’ %auc2)
# 设置坐标轴标签和标题
plt.title(‘随机森林模型的AUC曲线’)
plt.xlabel(‘1-specificity’)
plt.ylabel(‘Sensitivity’)
# 去除图形顶部边界和右边界的刻度
plt.tick_params(top=’off’, right=’off’)
# 图形显示
plt.show()
结语
OK，关于使用Python完成情感分类的实战我们就分享到这里，大家注意，上面的方法是通过构造DFIDF权重的文档词条矩阵（词袋法）。如果你的文本非常大的话，使用这种方法会导致“词汇鸿沟”，即形成非常庞大的矩阵（而且还是稀疏矩阵），就会吃掉电脑的很多内存。而且这种方法还不能考虑到词与词之间的逻辑顺序。为了克服这个问题，科学家想出了词向量、文档向量等方法，后期我也会把这部分内容的理论和实战给大家做一个分享。如果你有任何问题，欢迎在公众号的留言区域表达你的疑问。同时，也欢迎各位朋友继续转发与分享文中的内容，让更多的人学习和进步。
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