微博评论内容的Chatgpt 话题聚焦和情感分析 情感分析&LDA主题&可视化&多元线性回归_使用gpt模型对评论进行情感分析

        为了分析热点话题背后演化的逻辑，本项目选取了掀起大范围讨论的OpenAI发布的语言训练模型“ChatGPT”作为研究对象。通过对微博、豆瓣、知乎等社交平台进行考察分析，微博以活跃用户多、讨论热度高、公众关注度广等特点成为了本小组的第一首选。因此我们决定选用微博评论来作为数据分析主要数据来源。通过爬取3月1日到3月31日“ChatGPT”每个小时的相关热点话题下的博文，包括博主名称、微博内容、博文是否含有表情、主题、图片、视频、博主的性别、粉丝数、发文数、是否获得认证、以及时间、转发量、评论量、点赞量等数据，同时，利用百度指数平台爬取了3月1日到3月31日有关“ChatGPT”的搜索指数，借助 LDA 模型完成主题挖掘，详尽分析各主题的产生及其内在原因。针对微博评论，我们通过词频分析探究chatgpt在全国整体的舆论态度；借助 SnowNLP、pandas 进行情感分析，探究人们对于chatgpt的情感倾向。

 一、数据获取

        本项目使用了 Python requests 爬虫库以及 Beautiful Soup 解析库。爬虫循环获取网页内容，使用 Beautiful Soup 库解析 HTML 文本获取所需内容存入excel 文件用于初步分析。爬取了包括博主、内容、是否含有表情、是否有@、是否有主题、时间、转发量、评论量、点赞数、是否包含图片、是否包含视频、博主地区、博主性别、博主粉丝数、博主发文数、博主是否认证、地区标签在内的数据。部分代码如下所示（全部代码太长啦不放了）：

二、数据预处理

 1.数据清洗

        在进行多爬取到的微博内容进行数据分析之前，需要先进行分词操作。我选用的是基于统计的分词方法的中文分词工具包——jieba 分词。

        首先，要通过观察jieba分词结果，识别出分得不好的词语，通过jieba.add_word(word, freq=None, tag=None)这个函数，加入自定义词典，确保一些词语能被准确识别：

        其次，加入停用词，将一些不重要的标点符号和语气词过滤掉。

        为了保证分词的质量，不仅要过滤掉停用词，只保留词性为“n（名词）”“nz（专有名词）”“vn（动名词）”的词语，且长度需要大于等于2。

        这里会出现一个问题，通过add_word函数添加的自定义词典词性为x，即未知词性，在筛选的过程中会将其过滤掉，导致分词结果中没有自定义词典。所以，我定义了一个名为    custom_words的列表，将自定义词典放入列表里，通过词性过滤时判断该词是否在custom_words中，在则留下。最后输出一个excel文件，存放分词结果。

        这里用到了pandas、jieba、re等库：

import re
import jieba
import jieba.posseg as psg
import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
def chinese_word_cut(mytext):
    try:
        stopword_list = open(stop_file, encoding='utf-8')
    except:
        stopword_list = []
        print("error in stop_file")
 
    stop_list = []
    flag_list = ['n', 'nz', 'vn']
 
    for line in stopword_list:
        line = re.sub(u'\n|\\r', '', line)  # 去除换行符
        stop_list.append(line)
 
    word_list = []
    custom_words = ['文心一言', 'openAI',’ chatgpt’]
    jieba.add_word('文心一言')
    jieba.add_word('openAI')
    jieba.add_word('chatgpt')
    # 使用jieba分词
    seg_list = psg.cut(mytext)
    for seg_word in seg_list:
        word = seg_word.word
        find = 0
        for stop_word in stop_list:
            if stop_word == word or len(word) < 2:
                find = 1
                break
        if find == 0 and (seg_word.flag in flag_list or seg_word.word in custom_words):
            word_list.append(word)
 
    return " ".join(word_list)
 
 
data["content_cutted"] = data.content.apply(chinese_word_cut)
output_excel_path = r'D:\桌面\python练习\lda\result\output.xlsx'
data.to_excel(output_excel_path, index=False)

 2.数据集成

        在此项目中，由于数据源包括微博和百度指数两部分。因此进行数据集成。最终通过处理，数据包括了博主、内容、是否含有表情、是否有@、是否有主题、时间、转发量、评论量、点赞数、总热度、是否包含图片、是否包含视频、博主地区、博主性别、博主粉丝数、博主发文数、博主是否认证、搜索指数、咨询指数、情感倾向、地区标签。集成结果如下：

三、数据分析

 1.基于 LDA 的话题聚类

 （1）确定主题聚类个数

        经过数据预处理后，本文选用 gensim 中的类实例化 LDA 主题模型，对预处理后的文本进行分类训练，并拟定在区间[1，15]内的整数作为候选主题数，通过调用 LDA 主题模型类下的 Perplexity 方法，分别对数据进行 LDA 聚类分析，得出不同模型的对数化困惑度数值：

        首先，求解困惑度，选出最合适的主题数：

plexs = []
n_max_topics = 16
for i in range(1, n_max_topics):
    print(i)
    lda = LatentDirichletAllocation(n_components=i, max_iter=50,
                                    learning_method='batch',
                                    learning_offset=50, random_state=0)
    lda.fit(tf)
    plexs.append(lda.perplexity(tf))
 
n_t = 15  # 区间最右侧的值。注意：不能大于 n_max_topics
x = list(range(1, n_t))
plt.plot(x, plexs[1:n_t])
plt.xlabel("number of topics")
plt.ylabel("perplexity")
plt.show()

困惑度折线图如下：

         该折线图显示，随着主题数的增加，总体上困惑度呈现下降的态势；困惑度的局部极小值点，出现在主题数为 10的模型选择上。主题数越多，则后续的主题分析也越为复杂。根据奥卡姆剃刀准则，本文选择 perplexity 相对小且主题数量相对较少的主题数值 T=10 作为 LDA模型训练的最优模型参数。在采用 LDA 模型进行主题求解过程中，参数选择分别为：T=10，α＝0.1，β＝0.01，Gibbs 抽样的迭代次数为 50 次。 

（2）主题聚类

         创建了一个 CountVectorizer 对象 tf_vectorizer，用于将文本转换为特征向量。使用 tf_vectorizer 对象将文本数据 data.content_cutted 转换为特征向量矩阵 tf。再定义主题模型的数量 n_topics，并创建了一个 LatentDirichletAllocation 对象 lda，用于执行主题建模。

def print_top_words(model, feature_names, n_top_words):
    tword = []
    for