情感分析简介

文本情感分析(Sentiment Analysis)是自然语言处理(NLP)方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。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。

本文将介绍情感分析中的情感极性(倾向)分析。所谓情感极性分析，指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。

本文将详细介绍如何使用深度学习模型中的LSTM模型来实现文本的情感分析。

文本介绍及语料分析

evaluation,label

用了一段时间，感觉还不错，可以,正面

电视非常好，已经是家里的第二台了。第一天下单，第二天就到本地了，可是物流的人说车坏了，一直催，客服也帮着催，到第三天下午5点才送过来。父母年纪大了，买个大电视画面清晰，趁着耳朵还好使，享受几年。,正面

电视比想象中的大好多，画面也很清晰，系统很智能，更多功能还在摸索中,正面

不错,正面

用了这么多天了，感觉还不错。夏普的牌子还是比较可靠。希望以后比较耐用，现在是考量质量的时候。,正面

物流速度很快，非常棒，今天就看了电视，非常清晰，非常流畅，一次非常完美的购物体验,正面

非常好，客服还特意打电话做回访,正面

物流小哥不错，辛苦了，东西还没用,正面

送货速度快，质量有保障，活动价格挺好的。希望用的久，不出问题。,正面

接着我们需要对语料做一个简单的分析：

数据集中的情感分布；

数据集中的评论句子长度分布。

使用以下Python脚本，我们可以统计出数据集中的情感分布以及评论句子长度分布。

import pandas as pd

import matplotlib.pyplot as plt

from matplotlib import font_manager

from itertools import accumulate

# 设置matplotlib绘图时的字体

my_font = font_manager.FontProperties(fname="/Library/Fonts/Songti.ttc")

# 统计句子长度及长度出现的频数

df = pd.read_csv('./corpus.csv')

print(df.groupby('label')['label'].count())

df['length'] = df['evaluation'].apply(lambda x: len(x))

len_df = df.groupby('length').count()

sent_length = len_df.index.tolist()

sent_freq = len_df['evaluation'].tolist()

# 绘制句子长度及出现频数统计图

plt.bar(sent_length, sent_freq)

plt.title("句子长度及出现频数统计图", fontproperties=my_font)

plt.xlabel("句子长度", fontproperties=my_font)

plt.ylabel("句子长度出现的频数", fontproperties=my_font)

plt.savefig("./句子长度及出现频数统计图.png")

plt.close()

# 绘制句子长度累积分布函数(CDF)

sent_pentage_list = [(count/sum(sent_freq)) for count in accumulate(sent_freq)]

# 绘制CDF

plt.plot(sent_length, sent_pentage_list)

# 寻找分位点为quantile的句子长度

quantile = 0.91

#print(list(sent_pentage_list))

for length, per in zip(sent_length, sent_pentage_list):

if round(per, 2) == quantile:

index = length

break

print("\n分位点为%s的句子长度:%d." % (quantile, index))

# 绘制句子长度累积分布函数图

plt.plot(sent_length, sent_pentage_list)

plt.hlines(quantile, 0, index, colors="c", linestyles="dashed")

plt.vlines(index, 0, quantile, colors="c", linestyles="dashed")

plt.text(0, quantile, str(quantile))

plt.text(index, 0, str(index))

plt.title("句子长度累积分布函数图", fontproperties=my_font)

plt.xlabel("句子长度", fontproperties=my_font)

plt.ylabel("句子长度累积频率", fontproperties=my_font)

plt.savefig("./句子长度累积分布函数图.png")

plt.close()

输出的结果如下：

label

正面 1908

负面 2375

Name: label, dtype: int64

分位点为0.91的句子长度:183.

可以看到，正反面两类情感的比例差不多。句子长度及出现频数统计图如下：

句子长度累积分布函数图如下：

可以看到，大多数样本的句子长度集中在1-200之间，句子长度累计频率取0.91分位点，则长度为183左右。

使用LSTM模型

接着我们使用深度学习中的LSTM模型来对上述数据集做情感分析，笔者实现的模型框架如下：

完整的Python代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

import pickle

import numpy as np

import pandas as pd

from keras.utils import np_utils, plot_model

from keras.models import Sequential

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

from keras.layers import LSTM, Dense, Embedding, Dropout

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据

# 文件的数据中，特征为evaluation, 类别为label.

def load_data(filepath, input_shape=20):

df = pd.read_csv(filepath)

# 标签及词汇表

labels, vocabulary = list(df['label'].unique()), list(df['evaluation'].unique())

# 构造字符级别的特征

string = ''

for word in vocabulary:

string += word

vocabulary = set(string)

# 字典列表

word_dictionary = {word: i+1 for i, word in enumerate(vocabulary)}

with open('word_dict.pk', 'wb') as f:

pickle.dump(word_dictionary, f)

inverse_word_dictionary = {i+1: word for i, word in enumerate(vocabulary)}

label_dictionary = {label: i for i, label in enumerate(labels)}

with open('label_dict.pk', 'wb') as f:

pickle.dump(label_dictionary, f)

output_dictionary = {i: labels for i, labels in enumerate(labels)}

vocab_size = len(word_dictionary.keys()) # 词汇表大小

label_size = len(label_dictionary.keys()) # 标签类别数量

# 序列填充，按input_shape填充，长度不足的按0补充

x = [[word_dictionary[word] for word in sent] for sent in df['evaluation']]

x = pad_sequences(maxlen=input_shape, sequences=x, padding='post', value=0)

y = [[label_dictionary[sent]] for sent in df['label']]

y = [np_utils.to_categorical(label, num_classes=label_size) for label in y]

y = np.array([list(_[0]) for _ in y])

return x, y, output_dictionary, vocab_size, label_size, inverse_word_dictionary

# 创建深度学习模型， Embedding + LSTM + Softmax.

def create_LSTM(n_units, input_shape, output_dim, filepath):

x, y, output_dictionary, vocab_size, label_size, inverse_word_dictionary = load_data(filepath)

model = Sequential()

model.add(Embedding(input_dim=vocab_size + 1, output_dim=output_dim,

input_length=input_shape, mask_zero=True))

model.add(LSTM(n_units, input_shape=(x.shape[0], x.shape[1])))

model.add(Dropout(0.2))

model.add(Dense(label_size, activation='softmax'))

model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

plot_model(model, to_file='./model_lstm.png', show_shapes=True)

model.summary()

return model

# 模型训练

def model_train(input_shape, filepath, model_save_path):

# 将数据集分为训练集和测试集，占比为9:1

# input_shape = 100

x, y, output_dictionary, vocab_size, label_size, inverse_word_dictionary = load_data(filepath, input_shape)

train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x, y, test_size = 0.1, random_state = 42)

# 模型输入参数，需要自己根据需要调整

n_units = 100

batch_size = 32

epochs = 5

output_dim = 20

# 模型训练

lstm_model = create_LSTM(n_units, input_shape, output_dim, filepath)

lstm_model.fit(train_x, train_y, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

# 模型保存

lstm_model.save(model_save_path)

N = test_x.shape[0] # 测试的条数

predict = []

label = []

for start, end in zip(range(0, N, 1), range(1, N+1, 1)):

sentence = [inverse_word_dictionary[i] for i in test_x[start] if i != 0]

y_predict = lstm_model.predict(test_x[start:end])

label_predict = output_dictionary[np.argmax(y_predict[0])]

label_true = output_dictionary[np.argmax(test_y[start:end])]

print(''.join(sentence), label_true, label_predict) # 输出预测结果

predict.append(label_predict)

label.append(label_true)

acc = accuracy_score(predict, label) # 预测准确率

print('模型在测试集上的准确率为: %s.' % acc)

if __name__ == '__main__':

filepath = './corpus.csv'

input_shape = 180

model_save_path = './corpus_model.h5'

model_train(input_shape, filepath, model_save_path)

对上述模型，共训练5次，训练集和测试集比例为9:1，输出的结果为：

......

Epoch 5/5

......

3424/3854 [=========================>....] - ETA: 2s - loss: 0.1280 - acc: 0.9565

3456/3854 [=========================>....] - ETA: 1s - loss: 0.1274 - acc: 0.9569

3488/3854 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.1274 - acc: 0.9570

3520/3854 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.1287 - acc: 0.9568

3552/3854 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.1290 - acc: 0.9564

3584/3854 [==========================>...] - ETA: 1s - loss: 0.1284 - acc: 0.9568

3616/3854 [===========================>..] - ETA: 1s - loss: 0.1284 - acc: 0.9569

3648/3854 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.1278 - acc: 0.9572

3680/3854 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.1271 - acc: 0.9576

3712/3854 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.1268 - acc: 0.9580

3744/3854 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1279 - acc: 0.9575

3776/3854 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1272 - acc: 0.9579

3808/3854 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1279 - acc: 0.9580

3840/3854 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.1281 - acc: 0.9581

3854/3854 [==============================] - 18s 5ms/step - loss: 0.1298 - acc: 0.9577

......

给父母买的，特意用了一段时间再来评价，电视非常好，没有坏点和损坏，界面也很简洁，便于操作，稍微不足就是开机会比普通电视慢一些，这应该是智能电视的通病吧，如果可以希望微鲸大大可以更新系统优化下开机时间~电视真的很棒，性价比爆棚，值得大家考虑购买。 客服很细心，快递小哥很耐心的等我通电验货，态度非常好。 负面 正面

长须鲸和海狮回答都很及时，虽然物流不够快但是服务不错电视不错，对比了乐视小米和微鲸论性价比还是微鲸好点 负面 负面

所以看不到4k效果，但是应该可以。 自带音响，中规中矩吧，好像没有别人说的好。而且，到现在没连接上我的漫步者，这个非常不满意，因为看到网上说好像普通3.5mm的连不上或者连上了声音小。希望厂家接下来开发的电视有改进。不知道我要不要换个音响。其他的用用再说。 放在地上的是跟我混了两年的tcl，天气受潮，修了一次，下岗了。 最后，我也觉得底座不算太稳，凑合着用。 负面 负面

电视机一般，低端机不要求那么高咯。 负面 负面

很好，两点下单上午就到了，服务很好。 正面 正面

帮朋友买的，好好好好好好好好 正面 正面

......

模型在测试集上的准确率为: 0.9020979020979021.

可以看到，该模型在训练集上的准确率为95%以上，在测试集上的准确率为90%以上，效果还是相当不错的。

模型预测

接着，我们利用刚刚训练好的模型，对新的数据进行测试。笔者随机改造上述样本的评论，然后预测其情感倾向。情感预测的Python代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-

# Import the necessary modules

import pickle

import numpy as np

from keras.models import load_model

from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 导入字典

with open('word_dict.pk', 'rb') as f:

word_dictionary = pickle.load(f)

with open('label_dict.pk', 'rb') as f:

output_dictionary = pickle.load(f)

try:

# 数据预处理

input_shape = 180

sent = "电视刚安装好，说实话，画质不怎么样，很差！"

x = [[word_dictionary[word] for word in sent]]

x = pad_sequences(maxlen=input_shape, sequences=x, padding='post', value=0)

# 载入模型

model_save_path = './sentiment_analysis.h5'

lstm_model = load_model(model_save_path)

# 模型预测

y_predict = lstm_model.predict(x)

label_dict = {v:k for k,v in output_dictionary.items()}

print('输入语句: %s' % sent)

print('情感预测结果: %s' % label_dict[np.argmax(y_predict)])

except KeyError as err:

print("您输入的句子有汉字不在词汇表中，请重新输入！")

print("不在词汇表中的单词为：%s." % err)

输出结果如下：

输入语句: 电视刚安装好，说实话，画质不怎么样，很差！

情感预测结果: 负面

让我们再尝试着测试一些其他的评论：

输入语句: 物超所值，真心不错

情感预测结果: 正面

输入语句: 很大很好，方便安装！

情感预测结果: 正面

输入语句: 卡，慢，死机，闪退。

情感预测结果: 负面

输入语句: 这种货色就这样吧，别期待怎样。

情感预测结果: 负面

输入语句: 啥服务态度码，出了事情一个推一个，送货安装还收我50

情感预测结果: 负面

输入语句: 京东服务很好！但我买的这款电视两天后就出现这样的问题，很后悔买了这样的电视

情感预测结果: 负面

输入语句: 产品质量不错，就是这位客服的态度十分恶劣，对相关服务不予解释说明，缺乏耐心，

情感预测结果: 负面

输入语句: 很满意，电视非常好。护眼模式，很好，也很清晰。

情感预测结果: 负面

总结

当然，该模型并不是对一切该商品的评论都会有好的效果，还是应该针对特定的语料去训练，去预测。

本文主要介绍了LSTM模型在文本情感分析方面的应用，该项目已上传Github，地址为： https://github.com/percent4/Sentiment_Analysis 。

注意：不妨了解下笔者的微信公众号： Python爬虫与算法(微信号为：easy_web_scrape)， 欢迎大家关注~

参考文献