评论文本主题分析

数据分析：汽车评论主题分析与情感极性分析

一、项目目的

根据汽车评论数据，进行评论的主题分析，与情感判别分析。

二、数据预处理

导入模块

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import re

# 正常显示中文
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 正常显示符号
from matplotlib import rcParams
rcParams['axes.unicode_minus']=False
from sklearn import preprocessing
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer,CountVectorizer
import jieba
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导入文本数据

import pandas as
train=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator.USER-20180908SZ\Desktop\汽车情感分析数据集\train.csv')
#test=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator.USER-20180908SZ\Desktop\汽车情感分析数据集\test_public.csv')
path_stopwords=r'C:\Users\Administrator.USER-20180908SZ\Desktop\stopwords.txt'
#训练集总共9947条数据，Columns分别是，评论ID号，评论内容，主题，情感值，情感词
#train.info()
#9947个数据样本中，有8290个不重复的评论

train['content_id', 'content'].head()
      content_id                                            content  \
0  vUXizsqexyZVRdFH           因为森林人即将换代，这套系统没必要装在一款即将换代的车型上，因为肯定会影响价格。   
1  4QroPd9hNfnCHVt7      四驱价格貌似挺高的，高的可以看齐XC60了，看实车前脸有点违和感。不过大众的车应该不会差。   
2  QmqJ2AvM5GplaRyz  斯柯达要说质量，似乎比大众要好一点，价格也低一些，用料完全一样。我听说过野帝，但没听说过你说...   
3  KMT1gFJiU4NWrVDn           这玩意都是给有钱任性又不懂车的土豪用的，这价格换一次我妹夫EP020可以换三锅了   
4  nVIlGd5yMmc37t1o                            17价格忒高，估计也就是14-15左右。      

print(train.content.nunique())
#训练集中不重复的content_id和content，columns（id-content）
content_set = train.groupby(['content_id','content']).size().reset_index().iloc[:,:2]
#content_set.head()
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文本处理

#去除短句，评论长度大于等于4，从结果看，所有评论都大于等于4
content_set = content_set[content_set['content'].apply(len)>=4]  #columns（id-content）
#print(content_set.count())

#使用jieba分词，去除训练集和测试集中的停用词
def stopwordslist(filepath):  # 创建停用词列表 
 global stopwords
 stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()]  
 return stopwords  
def seg_sentence(sentence):  # 对句子进行分词  
 #sentence = re.sub('[a-zA-Z]*','',sentence)  # 去除字母
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