数据挖掘作业学习&学习笔记-电商产品评论数据情感分析_电商产品情感分析挖掘

使用的教材：《电商产品评论数据情感分析》
作业&学习笔记：数据挖掘第14周
说明：书本内容详实。此篇用于自己期末回顾知识的重点内容，故做出的学习笔记缺省了书本原本的其他精粹。

随着电子商务的发展，对企业而言，了解消费者的消费需求迫在眉睫。利用数据挖掘中的NLP技术，可以帮助商家分析消费者的评论文本数据，得到改善产品的建议。

一.实现目标

1）对京东商城中美的热水器的评论进行情感分析；
2） 从评论文本中挖掘用户的需求、意见、购买原因、产品优缺点；
3） 给出改善产品的建议。

二. 分析方法和过程

1） 对评论文本数据进行数据清洗、分词、停用词等过滤操作；
2） 对预处理后的数据进行情感分析，将评论文本数据按照情感倾向分为正面评论数据（好评）和负面评论数据（差评）。
3） 分别对正、负面评论数据进行LDA主题分析，从对应的结果分析文本评论数据中有价值的内容。

2.1 评论去重

（1）电商平台中存在系统自动评价的现象，这类属于重复评价，需要去除；
（2）不同购买者之间的有价值的评论很少会出现完全重复，有些顾客可能会复制粘贴别人的评论，属于重复评论。
使用语料库：完全重复的语料库解决评论去重问题。

import pandas as pd
import re
import jieba.posseg as psg
import numpy as np


# 去重，去除完全重复的数据
reviews = pd.read_csv(r"tmp\reviews.csv")
reviews = reviews[['content', 'content_type']].drop_duplicates()
content = reviews['content']
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2.2 数据清洗

人工观察，评论中掺杂许多数字字母——去除！由于评论文本数据围绕京东商城的美的热水器，“京东”，“京东商城”，“美的”，“热水器”，“电热水器”等词的频数很大——去除！

# 去除去除英文、数字等
# 由于评论主要为京东美的电热水器的评论，因此去除这些词语
strinfo = re.compile('[0-9a-zA-Z]|京东|美的|电热水器|热水器|')
content = content.apply(lambda x: strinfo.sub('', x))
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2.3 评论分词

2.3.1 分词、词性标注、去停用词

分词：

分词：文本信息处理的基本环节，将一个单词序列划分成单个单词的过程。准确地分词可以极大地提高计算机对文本信息的识别和理解能力。不准确的分词会产生大量的噪声，严重干扰计算机的识别理解能力。

汉语中的基本单位是字。中文的逻辑顺序构成是：
字——>词——>句子——>段——>节——>章——>篇

中文分词的任务：把中文的序列切分成有意义的词。
eg:
我帮小明打饭。
分词成：
我 帮 小明 打饭

中文存在的问题有：
（1）未登录词的识别问题（词典中没有登陆的人名、地名、机构名等）、专业术语（贝叶斯、万维网），新词语（不明觉厉、第五层）
（2）切分歧义问题：
eg：
当结合成分子时。
当 结合 成分 子时
当 结合 成 分子 时
当 结 合成 分子 时

jieba分词——分词中最常用的工作包，Python的分词开源库，专门用于中文分词。

去停用词

停用词（stop words）：电脑检索中的虚字、非检索用字。停词分为两类：（1）使用十分广泛的词语，“我”，“就”；（2）文本中出现频率很高的但实际意义不大的词，如语气助词、介词、副词、连词。如：的，在，和，然后等。

# 分词
worker = lambda s: [(x.word, x.flag) for x in psg.cut(s)] # 自定义简单分词函数
seg_word = content.apply(worker) 

# 将词语转为数据框形式，一列是词，一列是词语所在的句子ID，最后一列是词语在该句子的位置
n_word = seg_word.apply(lambda x: len(x))  # 每一评论中词的个数

n_content = [[x+1]*y for x,y in zip(list(seg_word.index), list(n_word))]
index_content = sum(n_content, [])  # 将嵌套的列表展开，作为词所在评论的id

seg_word = sum(seg_word, [])
word = [x[0] for x in seg_word]  # 词

nature = [x[1] for x in seg_word]  # 词性

content_type = [[x]*y for x,y in zip(list(reviews['content_type']), list(n_word))]
content_type = sum(content_type, [])  # 评论类型

result = pd.DataFrame({
   "index_content":index_content, 
                       "word":word,
                       "nature":nature,
                       "content_type":content_type}) 

# 删除标点符号
result = result[result['nature'] != 'x']  # x表示标点符号

# 删除停用词
stop_path = open("data\stoplist.txt", 'r',encoding='UTF-8')
stop = stop_path.readlines()
stop = [x.replace('\n', '') for x in stop]
word = list(set(word) - set(stop))
result = result[result['word'].isin(word)]

# 构造各词在对应评论的位置列
n_word = list(result.groupby(by = ['index_content'])['index_content'].count())
index_word = [list(np.arange(0, y)) for y in n_word]
index_word = sum(index_word, []
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