贝叶斯算法文本分析_中文文字情绪分析贝叶斯

文本情感分析：
情感分析（Sentiment Analysis）是一种常见的自然语言处理（NLP）方法的应用，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，利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法。在自然语言处理中，情感分析属于典型的文本分类问题，即把需要进行情感分析的文本划分为其所属类别。文本情感分析的应用非常广泛，如用户在购物网站、旅游网站、电影评论网站上发表的评论分成正面评论和负面评论。
需求：
本次实验内容为从豆瓣网随机收集电影、音乐或书籍相关评论数据，收集的数据包含文本评论和对应的星级评分。文本评论用来做情感分类的输入数据，豆瓣评分用来表示该评论是“正面”、“负面”还是“中性”。豆瓣评分1分和2分的评论标记为“负面”，评分4分和5分的评论标记为“正面”，3分归类为“中性”。
（1）要求评论条数不少于100条（最好大于1000条），自行分割训练集和测试集；
（2）判断数据是否需要预处理；
（3）中文分词，将评论分成一个个单词。Python的中文分词库有很多，常见的有：jieba（结巴分词）、THULAC（清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室）、pkuseg（北京大学语言计算与机器学习研究组）等。自行查找资料学习，实现将评论分成一个个单词。
（4）构建模型进行评论文本情感分类。可以使用多种方法建模。要求其中必须包含贝叶斯算法。
（5）为了提高学习性能，可以考虑去除停用词。（单词特征中包含很多数字及其他如“的”、“哦”等单词，这些单词在大多数情况下对于我们目前的案例没有提供有效的信息量）。（本次没有去除停用词。）
（6）评估模型性能。对训练集进行分类，验证模型准确率。
1、爬取数据

# coding=gbk
import pandas as pd
import jieba
import requests
import re
import time
# 爬取评论
class Reptile():
    # 将 y_train 添加到 label.txt中
    def find1(self, data):
        for i in data:
            l = []
            l.append(eval(i))
            print(l)
            f = open("label.txt", "ab")
            f.write("{}\n".format(str(l)).encode('utf-8'))
            f.close()

    # 将 X_train 添加到 comment.txt中
    def find2(self, data):
        for i in data:
            l = []
            l.append(i)
            print(l)
            f = open("comment.txt", "ab")
            f.write("{}\n".format(str(l)).encode('utf-8'))
            f.close()

    #爬取 y_train 和 X_train
    def create_website(self):
        for i in range(20, 201, 20):
            new_url = url1.replace(url1[71:73],str(i))
            res = requests.get(new_url, headers=headers)
            label = re.findall('<span class="allstar10 rating" title=(.*?)></span>', res.text)
            comment = re.findall('<span class="short">(.*?)</span>', res.text)
            print(new_url)
            self.find1(label)
            self.find2(comment)
            time.sleep(10)

headers = {   'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/86.0.4240.111 Safari/537.36'
}
url5 = "https://movie.douban.com/subject/1291546/comments?percent_type=h&start=20&limit=20&status=P&sort=new_score"
url3 = "https://movie.douban.com/subject/1291546/comments?percent_type=m&start=20&limit=20&status=P&sort=new_score"
url1 = "https://movie.douban.com/subject/1291546/comments?percent_type=l&start=20&limit=20&status=P&sort=new_score"
#实例化类
reptile = Reptile()
reptile.create_website()
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爬取结果：
label.txt中部分结果：

comment.txt中部分结果：

2、数据分割

#数据分割
class Split_Data:
    def splitdata(self):
        # 读取 comment.txt 文件
        data = pd.read_csv("comment.txt", sep='\n', header=None)
        for i in data[0]:
            str_data = str(i)
            #去除 "[" , "]"
            for j in str_data:
                if j == "[":
                    replace1 = str_data.replace(j, '')
                if j == "]":
                    replace2 = replace1.replace(j, '')
            lcut_list = jieba.lcut(replace2)
            #分割每条评论并添加到lcut.txt文件中
            for k in lcut_list:
                if k == "'":
                    lcut_list.remove(k)
            f = open("lcut.txt", "ab")
            f.write("{}\n".format(str(lcut_list)).encode('utf-8'))
            f.close()
        return lcut_list
 
#实例化类    
split_data = Split_Data()
split_data.splitdata()

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分割后的部分结果：

3、用贝叶斯算法训练并预测：

#贝叶斯预测
class Predict:
    #导入数据
    def __init__(self):
        df_file = open("lcut.txt","r",encoding='utf-8')
        train_flie = open("label.txt","r",encoding='utf-8')
        df = df_file.readlines()
        train = train_flie.readlines()
        #将y_train改为list类型
        dd = []
        for j in train:
            jj = eval(j[:-1])[0]
            # print(jj,type(jj))
            dd.append(jj)

        self.se = pd.Series(dd)
        # 将X_train改为list类型
        self.list_df = []
        for i in df:
            self.list_df.append(eval(i[:-1]))
        # print(self.list_df)
    #创建计数函数
    def creat_wordall(self,doucts):
        word_all = set()
        for douct in doucts:
            word_all = word_all | set(douct)   #|是并集
        word_all = list(word_all)
        return word_all

    # 创建词向量函数
    def create_wordVec(self,douct,all_words):
        dic = {}
        for word in all_words:
            if word in douct:
                dic[word] = 1
            else:
                dic[word] = 0
        return dic
    #贝叶斯算法预测
    def predict(self,answer):
        docuts = self.creat_wordall(self.list_df)
        trainmatrix = []
        for i in self.list_df:
            trainmatrix.append(self.create_wordVec(i, docuts))
        self.df_data = pd.DataFrame(trainmatrix)
        test = jieba.lcut(answer)

        A_num = self.df_data.loc[self.se[self.se=="力荐"].index,:]
        A_p = len(A_num)/len(self.df_data)
        A_word = A_num.sum()
        A_all_words = A_word.sum()
        A_p_every = A_word/A_all_words

        B_num = self.df_data.loc[self.se[self.se=="还行"].index,:]
        B_p = len(B_num)/len(self.df_data)
        B_word = B_num.sum()
        B_all_words = B_word.sum()
        B_p_every = B_word/B_all_words

        C_num = self.df_data.loc[self.se[self.se=="很差"].index,:]
        C_p = len(C_num)/len(self.df_data)
        C_word = C_num.sum()
        C_all_words = C_word.sum()
        C_p_every = C_word/C_all_words

        A_test = A_p_every[test]
        A_prod = A_test.prod() * A_p
        print(A_prod)

        B_test = B_p_every[test]
        B_prod = B_test.prod() * B_p
        print(B_prod)

        C_test = C_p_every[test]
        C_prod = C_test.prod() * C_p
        print(C_prod)

        if A_prod > B_prod and A_prod > C_prod:
            print("你的评论属于：正面！")
        elif B_prod > A_prod and B_prod > C_prod:
            print("你的评论属于：中性！")
        elif C_prod > A_prod and C_prod > B_prod:
            print("你的评论属于：负面！")

#程序入口
if __name__  == "__main__":
    answer = input("请输入你的影评：\n")
    #实例化类
    pred = Predict()
    pred.predict(answer)

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结果：