用机器学习实现情感分析_基于机器学习的情感分析

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知识

1. 情感分析两种方法：

   • 基于词典的方法：先对句子进行分词，然后统计个个词汇的个数，最后在情感字典中查找这些单词对应的情感值，然后可以计算出总体的情感。

   • 机器学习的方法：输入大量句子以及这些句子的情感标签，就可以训练一个句子情感分类器，预测新的句子的情感。

   • 机器学习方法的优点：机器学习对情感分析会更为精准，深度神经网络可以很好的分辨出一些反讽语气的句子，这些句子的情感不是通过简单的表面词汇分析可以理解的。

2. 前馈过程接受固定大小的输入，比如二进制数；递归网络可以接受序列数据，比如文本。

3. 使用AWS（亚马逊云服务）让你的代码在云端上更快更方便的运行。

实例

这里的实例用到的库是tflearn，tflearn是一个深度学习库，他基于TensorFlow，并且提供了更高级的API，可以很好的帮助初学者入门深度学习。

from __future__ import division, print_function, absolute_import
​
import tflearn
from tflearn.data_utils import to_categorical, pad_sequences
from tflearn.datasets import imdb        # Internet Movie Database

数据导入

• pkl：字节流形式数据，更容易转换为其他python对象

• 取10000单词，10%的的数据作为验证集

train, test, _ = imdb.load_data(path='imdb.pkl',  
                                n_words=10000,     
                                valid_portion=0.1) 

• 将数据划分为评论集和标签集

trainX, trainY = train
testX, testY = test

数据处理

• 不能直接将文本数据中的字符串输入神经网络，必须先进行向量化，

• 神经网络作为一种算法，本质上还是对矩阵进行运算，

• 因此，将它们转换为数值或向量表示是必要的。

• pad_sequences的作用是把输入转换为矩阵的形式，并且对矩阵进行扩充。

• 矩阵的扩充是为了保持输入维数的一致性。

• 下面的参数标明了输入的数列会扩充到100的长度，扩充的部分数值为0。

trainX = pad_sequences(trainX, maxlen=100, value=0.)
testX = pad_sequences(testX, maxlen=100, value=0.)