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Go最全情感分析——深入snownlp原理和实践(3)，2024-2024历年网易跳动Golang面试真题解析_snownlp公式

作者：正经夜光杯 | 2024-07-05 11:19:44

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snownlp公式

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一、snownlp简介

snownlp是什么？

SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。

以上是官方对snownlp的描述，简单地说，snownlp是一个中文的自然语言处理的Python库，支持的中文自然语言操作包括：

中文分词
词性标注
情感分析
文本分类
转换成拼音
繁体转简体
提取文本关键词
提取文本摘要
tf，idf
Tokenization
文本相似

在本文中，将重点介绍snownlp中的情感分析（Sentiment Analysis）。

二、snownlp情感分析模块的使用

2.1、snownlp库的安装

snownlp的安装方法如下：

pip install snownlp
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2.2、使用snownlp情感分析

利用snownlp进行情感分析的代码如下所示：

#coding:UTF-8
import sys
from snownlp import SnowNLP

def read\_and\_analysis(input\_file, output\_file):
  f = open(input_file)
  fw = open(output_file, "w")
  while True:
    line = f.readline()
    if not line:
      break
    lines = line.strip().split("\t")
    if len(lines) < 2:
      continue

    s = SnowNLP(lines[1].decode('utf-8'))
    # s.words 查询分词结果
    seg_words = ""
    for x in s.words:
      seg_words += "\_"
      seg_words += x
    # s.sentiments 查询最终的情感分析的得分
    fw.write(lines[0] + "\t" + lines[1] + "\t" + seg_words.encode('utf-8') + "\t" + str(s.sentiments) + "\n")
  fw.close()
  f.close()

if __name__ == "\_\_main\_\_":
  input_file = sys.argv[1]
  output_file = sys.argv[2]
  read_and_analysis(input_file, output_file)
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上述代码会从文件中读取每一行的文本，并对其进行情感分析并输出最终的结果。

注：库中已经训练好的模型是基于商品的评论数据，因此，在实际使用的过程中，需要根据自己的情况，重新训练模型。

2.3、利用新的数据训练情感分析模型

在实际的项目中，需要根据实际的数据重新训练情感分析的模型，大致分为如下的几个步骤：

准备正负样本，并分别保存，如正样本保存到pos.txt，负样本保存到neg.txt；
利用snownlp训练新的模型
保存好新的模型

重新训练情感分析的代码如下所示：

#coding:UTF-8

from snownlp import sentiment

if __name__ == "\_\_main\_\_":
  # 重新训练模型
  sentiment.train('./neg.txt', './pos.txt')
  # 保存好新训练的模型
  sentiment.save('sentiment.marshal')
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注意：若是想要利用新训练的模型进行情感分析，需要修改代码中的调用模型的位置。

data_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'sentiment.marshal')
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三、snownlp情感分析的源码解析

snownlp中支持情感分析的模块在sentiment文件夹中，其核心代码为__init__.py

如下是Sentiment类的代码：

class Sentiment(object):

    def \_\_init\_\_(self):
        self.classifier = Bayes() # 使用的是Bayes的模型

    def save(self, fname, iszip=True):
        self.classifier.save(fname, iszip) # 保存最终的模型

    def load(self, fname=data\_path, iszip=True):
        self.classifier.load(fname, iszip) # 加载贝叶斯模型

    # 分词以及去停用词的操作 
    def handle(self, doc):
        words = seg.seg(doc) # 分词
        words = normal.filter_stop(words) # 去停用词
        return words # 返回分词后的结果

    def train(self, neg\_docs, pos\_docs):
        data = []
        # 读入负样本
        for sent in neg_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'neg'])
        # 读入正样本
        for sent in pos_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'pos'])
        # 调用的是Bayes模型的训练方法
        self.classifier.train(data)

    def classify(self, sent):
        # 1、调用sentiment类中的handle方法
        # 2、调用Bayes类中的classify方法
        ret, prob = self.classifier.classify(self.handle(sent)) # 调用贝叶斯中的classify方法
        if ret == 'pos':
            return prob
        return 1-probclass Sentiment(object):

    def \_\_init\_\_(self):
        self.classifier = Bayes() # 使用的是Bayes的模型

    def save(self, fname, iszip=True):
        self.classifier.save(fname, iszip) # 保存最终的模型

    def load(self, fname=data\_path, iszip=True):
        self.classifier.load(fname, iszip) # 加载贝叶斯模型

    # 分词以及去停用词的操作 
    def handle(self, doc):
        words = seg.seg(doc) # 分词
        words = normal.filter_stop(words) # 去停用词
        return words # 返回分词后的结果

    def train(self, neg\_docs, pos\_docs):
        data = []
        # 读入负样本
        for sent in neg_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'neg'])
        # 读入正样本
        for sent in pos_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'pos'])
        # 调用的是Bayes模型的训练方法
        self.classifier.train(data)

    def classify(self, sent):
        # 1、调用sentiment类中的handle方法
        # 2、调用Bayes类中的classify方法
        ret, prob = self.classifier.classify(self.handle(sent)) # 调用贝叶斯中的classify方法
        if ret == 'pos':
            return prob
        return 1-prob
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从上述的代码中，classify函数和train函数是两个核心的函数，其中，train函数用于训练一个情感分类器，classify函数用于预测。在这两个函数中，都同时使用到的handle函数，handle函数的主要工作为：

对输入文本分词
去停用词

情感分类的基本模型是贝叶斯模型Bayes，对于贝叶斯模型，可以参见文章简单易学的机器学习算法——朴素贝叶斯。对于有两个类别
c1

c_1和
c2

c_2的分类问题来说，其特征为
w1,⋯,wn

⋯

w_1,\cdots ,w_n，特征之间是相互独立的，属于类别
c1

c_1的贝叶斯模型的基本过程为：

P(c1∣w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)P(w1,⋯,wn)

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P\left ( c_1\mid w_1,\cdots ,w_n \right )=\frac{P\left ( w_1,\cdots , w_n\mid c_1 \right )\cdot P(c_1)}{P\left ( w_1,\cdots ,w_n \right )}

其中：

P(w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)

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P\left ( w_1,\cdots ,w_n \right )=P\left ( w_1,\cdots ,w_n\mid c_1 \right )\cdot P\left ( c_1 \right )+P\left ( w_1,\cdots ,w_n\mid c_2\right )\cdot P\left ( c_2\right )

3.1、贝叶斯模型的训练

贝叶斯模型的训练过程实质上是在统计每一个特征出现的频次，其核心代码如下：

def train(self, data):
    # data 中既包含正样本，也包含负样本
    for d in data: # data中是list
        # d[0]:分词的结果，list
        # d[1]:正/负样本的标记
        c = d[1]
        if c not in self.d:
            self.d[c] = AddOneProb() # 类的初始化
        for word in d[0]: # 分词结果中的每一个词
            self.d[c].add(word, 1)
    # 返回的是正类和负类之和
    self.total = sum(map(lambda x: self.d[x].getsum(), self.d.keys())) # 取得所有的d中的sum之和
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这使用到了AddOneProb类，AddOneProb类如下所示：

class AddOneProb(BaseProb):

    def \_\_init\_\_(self):
        self.d = {}
        self.total = 0.0
        self.none = 1 # 默认所有的none为1
    # 这里如果value也等于1，则当key不存在时，累加的是2
    def add(self, key, value):
        self.total += value
        # 不存在该key时，需新建key
        if not self.exists(key):
            self.d[key] = 1
            self.total += 1
        self.d[key] += value
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注意：

none的默认值为1
当key不存在时，total和对应的d[key]累加的是1+value，这在后面预测时需要用到

AddOneProb类中的total表示的是正类或者负类中的所有值；train函数中的total表示的是正负类的total之和。

当统计好了训练样本中的total和每一个特征key的d[key]后，训练过程就构建完成了。

3.2、贝叶斯模型的预测

预测的过程使用到了上述的公式，即：

P(c1∣w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)

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P\left ( c_1\mid w_1,\cdots ,w_n \right )=\frac{P\left ( w_1,\cdots , w_n\mid c_1 \right )\cdot P(c_1)}{P\left ( w_1,\cdots ,w_n\mid c_1 \right )\cdot P\left ( c_1 \right )+P\left ( w_1,\cdots ,w_n\mid c_2\right )\cdot P\left ( c_2\right )}

对上述的公式简化：

P(c1∣w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)=11+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)=11+exp[log(P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1))]=11+exp[log(P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2))−log(P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1))]

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