基于电商产品评论数据情感分析_电商产品评论数据情感代码

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8
 
# # ——  基于电商产品评论数据情感分析  ——
 
# ### 1.案例简介
# 
#     1、利用文本挖掘技术，对碎片化、非结构化的电商网站评论数据进行清洗与处理，转化为结构化数据。
#     2、参考知网发布的情感分析用词语集，统计评论数据的正负情感指数，然后进行情感分析,通过词云图直观查看正负评论的关键词。
#     3、比较“机器挖掘的正负情感”与“人工打标签的正负情感”，精度达到88%。
#     4、采用LDA主题模型提取评论关键信息，以了解用户的需求、意见、购买原因、产品的优缺点等。
#  
 
# ### 2.框架
# 
#     工具准备
#     
#     一、导入数据
#     二、数据预处理
#         （一）去重
#         （二）数据清洗
#         （三）分词、词性标注、去除停用词、词云图
#     三、模型构建
#         （一）决策树
#         （二）情感分析
#         （三）基于LDA模型的主题分析
 
# ## 工具准备
 
# In[ ]:
 
 
import os
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib.pylab import style #自定义图表风格
style.use('ggplot')
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] # 解决中文乱码问题
 
import re
import jieba.posseg as psg
import itertools
#conda install -c anaconda gensim
from gensim import corpora,models #主题挖掘，提取关键信息
 
# pip install wordcloud
from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator
from collections import Counter
 
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics import classification_report
from sklearn.metrics import accuracy_score
import graphviz
 
 
# #### 注意
# 
#     以下方法，是为了帮助我们直观查看对象处理的结果。是辅助代码，非必要代码！
#     .head()
#     print()
#     len()
#     .shape
#     .unique()
 
# ## 一、导入数据
 
# In[ ]:
 
 
raw_data=pd.read_csv('data/reviews.csv')
raw_data.head()
 
 
# In[ ]:
 
 
raw_data.info()
 
 
# In[ ]:
 
 
raw_data.columns
 
 
# In[ ]:
 
 
#取值分布
for cate in ['creationTime', 'nickname', 'referenceName', 'content_type']:
    raw_data[cate].value_counts()
 
 
# ## 二、数据预处理
 
# ### （一）去重
# 
# 删除系统自动为客户做出的评论。
 
# In[ ]:
 
 
reviews=raw_data.copy()
reviews=reviews[['content', 'content_type']]
print('去重之前：',reviews.shape[0])
reviews=reviews.drop_duplicates()
print('去重之后：',reviews.shape[0])
 
 
# ### （二）数据清洗
 
# In[ ]:
 
 
# 清洗之前
content=reviews['content']
for i in range(5,10):
    print(content[i])
    print('-----------')
 
 
# In[ ]:
 
 
#清洗之后，将数字、字母、京东美的电热水器字样都删除
info=re.compile('[0-9a-zA-Z]|京东|美的|电热水器|热水器|')
content=content.apply(lambda x: info.sub('',x))  #替换所有匹配项
 
for i in range(5,10):
    print(content[i])
    print('-----------')
 
 
# ### （三）分词、词性标注、去除停用词、词云图
 
# (1)分词
 
# 目标
#    
#     输入：
#     - content、content_type
#     - 共有1974条评论句子
#     输出：
#     - 构造DF，包含： 分词、对应词性、分词所在原句子的id、分词所在原句子的content_type
#     - 共有6万多行
#     
#     非结构化数据——>结构化数据
# ![image.png](attachment:image.png)
 
# In[ ]:
 
 
#分词，由元组组成的list
seg_content=content.apply( lambda s:  [(x.word,x.flag) for x in psg.cut(s)] )  
 
seg_content.shape
len(seg_content)
print(seg_content[0])
 
 
# In[ ]:
 
 
#统计评论词数
n_word=seg_content.apply(lambda s: len(s))
 
len(n_word)
n_word.head(6)
 
 
# In[ ]:
 
 
#得到各分词在第几条评论
n_content=[ [x+1]*y for x,y in zip(list(seg_content.index),list(n_word))] #[x+1]*y,表示复制y份，由list组成的list
# n_content=[ [x+1]*y for x,y in [(0,32)]]
index_content_long=sum(n_content,[]) #表示去掉[]，拉平,返回list
len(index_content_long)
# n_content
# index_content_long
# list(zip(list(seg_content.index),list(n_word)))
 
 
# In[ ]:
 
 
sum([[2,2],[3,3,3]],[])
 
 
# In[ ]:
 
 
#分词及词性，去掉[]，拉平
seg_content.head()
 
seg_content_long=sum(seg_content,[])
 
seg_content_long
 
type(seg_content_long)
len(seg_content_long)
 
 
# In[ ]:
 
 
seg_content_long[0]
 
 
# In[ ]:
 
 
#得到加长版的分词、词性
word_long=[x[0] for x in seg_content_long]
nature_long=[x[1] for x in seg_content_long]
 
len(word_long)
len(nature_long)
 
 
# In[ ]:
 
 
#content_type拉长
n_content_type=[ [x]*y for x,y in zip(list(reviews['content_type']),list(n_word))] #[x+1]*y,表示复制y份
content_type_long=sum(n_content_type,[]) #表示去掉[]，拉平
# n_content_type
# content_type_long
len(content_type_long)
 
 
# In[ ]:
 
 
review_long=pd.DataFrame({'index_content':index_content_long,
                        'word':word_long,