Alink是基于Flink的机器学习算法平台，欢迎访问Alink的github获取下载链接及更多信息。alibaba/Alink​github.com

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情感分析是对带有情感色彩(褒义贬义/正向负向)的主观性文本进行分析，以确定该文本的观点、喜好、情感倾向。本文将针对顾客对酒店的评论数据，进行建模，并通过模型进行预测。演示情感分析中的常用操作，包括分词，文本向量化，及使用朴素贝叶斯(Naive Bayes)方法进行建模、预测。

每条记录包括评论内容和标记喜好的标签，标签只有2个值：1代表喜欢，0为不喜欢。下图显示了4条数据：

下面我们使用Alink来进行分析、建模。

首先，我们需要一个Alink的Java工程，配置好相关环境。最简单的办法是使用Alink的example工程，下载Alink git的代码，并用Jave IDE打开项目，如下图所示，可以看到三个已经写好的示例：ALSExample, GBDTExample, KMeansExample.

我们在com.alibaba.alink package下新建一个Java文件:

package com.alibaba.alink;

public class SentimentHotelSimpleExample {

public static void main(String[] args) throws Exception {

}

}

使用CsvSourceBatchOp读取URL数据，代码如下。设置列名分别为label和review，数据类型分别为整型和字符串类型，由于该CSV数据第一行保存的是列名，需要设置读取数据时忽略第一行。

CsvSourceBatchOp source = new CsvSourceBatchOp()

.setFilePath("https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/raw/master/datasets"

+ "/ChnSentiCorp_htl_all/ChnSentiCorp_htl_all.csv")

.setSchemaStr("label int, review string")

.setIgnoreFirstLine(true)

source.firstN(5).print();

最后一行代码是选择5条数据打印显示出来，结果如下：

label|review

-----|------

0|携程订单上写明：“房型特点：一张1.3*2，另一张1.1*2米，无法加床全部房间有免费宽带”，实际入住后见到的房间是我所见过的最小的标准间，两个床尺寸相同，床的两边均靠着墙，没有一点多余的空间，甚至连放行李的地方也没有，更不要提什么橱了，跟酒店提出与所订房间不同，他们说我们订的房间空调坏了，只能换这个房间，价格一样。我不知道这是酒店的欺诈还是携程的欺诈，我要求得到赔偿。如果需要证据的话，我有实拍的房间照片。另外，建议大家不要出泰山旅游，几乎一半的酒店会不定时，无预警的停电。

0|洗澡竟然没有热水！！太郁闷了~~第二天还要爬山啊！！不过网速还可以~

0|我要求里写了要安静的房间。。谁知道那天住在6楼，外面的风，凄惨的吹着，声音很大，一个小时才入睡。让酒店换房间。他们说，酒店周围没有树，每间房间声音都很大。。赫赫，这里理由么？看来下次，起风的时候就不能去住了。

0|过了好久才想起来评价，记得离火车站超级近，不过方便的同时必然会觉得比较吵。韩日旅游团住这里的很多，前台服务冷淡。两个人住标准间，只给一张房卡，还很挑衅的看我。气的没心情。宾馆反馈2008年7月17日：酒店针对客人提出的问题，现已认真整改，希望每一位入住渤海明珠酒店的您都能高兴入住，满意而归。

0|酒店在铁路旁，晚上火

然后，我们设置Pipeline，将整个处理和模型过程封装在里面，代码如下：

Pipeline pipeline = new Pipeline(

new Imputer()

.setSelectedCols("review")

.setOutputCols("featureText")

.setStrategy("value")

.setFillValue("null"),

new Segment()

.setSelectedCol("featureText"),

new StopWordsRemover()

.setSelectedCol("featureText"),

new DocCountVectorizer()

.setFeatureType("TF")

.setSelectedCol("featureText")

.setOutputCol("featureVector"),

new LogisticRegression()

.setVectorCol("featureVector")

.setLabelCol("label")

.setPredictionCol("pred")

);

解释一下各个算法组件的作用：Imputer：对“review”列进行缺失值填充，方式是填充字符串值“null”，结果写到“featureText“列。

Segment：是进行分词操作，即将原句子分解为单词，之间用空格分隔。由于没有输入结果列，分词结果会直接替换调输入列的值。

StopWordsRemover：是将分词结果中的停用词去掉。

DocCountVectorizer：对“featureText“列出现的单词进行统计，并根据计算出的TF值，将句子映射为向量，向量长度为单词个数，并保存在"featureVector"列。

LogisticRegression：是使用LogisticRegression分类模型。分类预测放在“pred” 列。

下面，我们就可以进入模型训练阶段。通过Pipeline的fit()方法，可以得到整个流程的模型(PipelineModel)，记作变量model，代码如下：

PipelineModel model = pipeline.fit(source);

使用model可以对批式/流式数据进行预测，都是调用model的transform()方法。

model.transform(source)

.select(new String[]{"pred","label","review"})

.firstN(10)

.print();

运行结果为：

pred|label|review

----|-----|------

1|1|酒店服务真的很好，房间也很整洁。从阳台可以看到海景，海上有好多停着的船只，蛮有感觉的。自助早餐很不错，品种还是蛮丰富的。

1|1|洗了衣服本挂在洗手间的，等外出回来，已经拿架子挂在阳台上！满意服务态度一流，看到的全是笑脸！开心房间虽然设施老化，但很干净！安心海景不错！爽

1|1|非常好的地理位置，住的是豪华海景房，打开窗户就可以看见栈桥和海景。记得很早以前也住过，现在重新装修了。总的来说比较满意，以后还会住

1|1|我也是通过比较携程的用户评论选择海景的，是第一次住。总体感觉很好，房间硬件一般但很干净，每天有水果、糖果赠送，第一天还送玩偶，小孩子很喜欢。特别要提的是酒店服务很周到，餐饮和包车的价格也很公道，我们在酒店吃了两次晚餐都非常的满意，人均消费在30元左右(含酒水的哦)。同去的朋友都很满意，下次去威海还会住海景的。补充点评2008年7月29日：这里的工作人员各个彬彬有礼，作为一家国有企业实在难能可贵。例如，我早餐后刚在大堂的沙发坐下，服务员立即给我送上茶水和毛巾；我们在二楼公共休息区打牌，服务员见天色将黑，就主动把灯打开......

1|1|再次入住海景花园大酒店仍感亲切,酒店员工热情不减,服务还是这样的到位,我入住过的威海其他几家四星酒店与它相比,服务不在一个档次上,海景花园确实不错,下次我还是会入住.我要提的意见是,酒店客房空调不太制冷,服务不能在这些地方留有瑕疵,希望得到改进.

1|1|非常好的服务，虽然酒店挂牌4星，但服务不比5星差，整个酒店的服务员都很热情，你所见到的每个人都会主动向你问好，该酒店在细节的服务上也做的非常好，如：你在大堂内入座，服务员马上会给你上茶水和毛巾，都是免费的哦；你下出租车，服务员马上会递给你一张卡片，上面有你所乘坐的出租车号码，以免你万一有什么事可以找的到那辆车(因威海出租车的发票上没有车号)。如果一定要找一些酒店的缺点，那就是酒店的餐厅上菜的速度较慢，而且不要点川菜，因厨师不太会做。但不管如何，下次我去威海，还是会去该酒店入住。

1|1|确实不错！地点较佳，海景房正对栈桥和小青岛，不出房门，不用挤在旅游人群中，就能欣赏怡人海景；早餐较丰富且环境好，相对其价格，性价比高；一楼咖啡吧的简餐价格不高，味道较好，份量足(特别是三明治、热狗)，是住客和非住店游客解决简单一餐或作为点心的好选择；宾馆楼道里的点心较受欢迎，品种多，质量高，而且添加及时，深受孩子喜爱；就是床略小(指带一个孩子睡的话)。总之，总体感觉好，推荐入住。

1|1|位置便利，价格便宜，服务周到，环境幽美！谢谢！

1|1|挺不错的酒店，每次去盐城都住在这里，价格便宜量又足！

1|1|还不错酒店，就餐和出行都很方便。服务态度也比较好。

附录完整的Java代码如下：

package com.alibaba.alink;

import com.alibaba.alink.operator.batch.source.CsvSourceBatchOp;

import com.alibaba.alink.pipeline.Pipeline;

import com.alibaba.alink.pipeline.PipelineModel;

import com.alibaba.alink.pipeline.classification.LogisticRegression;

import com.alibaba.alink.pipeline.dataproc.Imputer;

import com.alibaba.alink.pipeline.nlp.DocCountVectorizer;

import com.alibaba.alink.pipeline.nlp.Segment;

import com.alibaba.alink.pipeline.nlp.StopWordsRemover;

public class SentimentHotelSimpleExample {

public static void main(String[] args) throws Exception {

CsvSourceBatchOp source = new CsvSourceBatchOp()

.setFilePath("https://github.com/SophonPlus/ChineseNlpCorpus/raw/master/datasets"

+ "/ChnSentiCorp_htl_all/ChnSentiCorp_htl_all.csv")

.setSchemaStr("label int, review string")

.setIgnoreFirstLine(true);

//source.firstN(5).print();

Pipeline pipeline = new Pipeline(

new Imputer()

.setSelectedCols("review")

.setOutputCols("featureText")

.setStrategy("value")

.setFillValue("null"),

new Segment()

.setSelectedCol("featureText"),

new StopWordsRemover()

.setSelectedCol("featureText"),

new DocCountVectorizer()

.setFeatureType("TF")

.setSelectedCol("featureText")

.setOutputCol("featureVector"),

new LogisticRegression()

.setVectorCol("featureVector")

.setLabelCol("label")

.setPredictionCol("pred")

);

PipelineModel model = pipeline.fit(source);

model.transform(source)

.select(new String[] {"pred", "label", "review"})

.firstN(10)

.print();

}

}