NLP学习（十三）-NLP实战之LSTM三分类文本情感分析-tensorflow2+Python3_如何用机器模型对文本进行三分类

背景介绍

文本情感分析作为NLP的常见任务，具有很高的实际应用价值。本文将采用LSTM模型，训练一个能够识别文本postive, neutral, negative三种情感的分类器。

本文的目的是快速熟悉LSTM做情感分析任务，所以本文提到的只是一个baseline，并在最后分析了其优劣。对于真正的文本情感分析，在本文提到的模型之上，还可以做很多工作，以后有空的话，笔者可以再做优化。

理论介绍

RNN应用场景

RNN相对于传统的神经网络，它允许我们对向量序列进行操作：输入序列、输出序列、或大部分的输入输出序列。如下图所示，每一个矩形是一个向量，箭头则表示函数（比如矩阵相乘）。输入向量用红色标出，输出向量用蓝色标出，绿色的矩形是RNN的状态（下面会详细介绍）。从做到右：（1）没有使用RNN的Vanilla模型，从固定大小的输入得到固定大小输出（比如图像分类）。（2）序列输出（比如图片字幕，输入一张图片输出一段文字序列）。（3）序列输入（比如情感分析，输入一段文字然后将它分类成积极或者消极情感）。（4）序列输入和序列输出（比如机器翻译：一个RNN读取一条英文语句然后将它以法语形式输出）。（5）同步序列输入输出（比如视频分类，对视频中每一帧打标签）。我们注意到在每一个案例中，都没有对序列长度进行预先特定约束，因为递归变换（绿色部分）是固定的，而且我们可以多次使用。

word2vec 算法

建模环节中最重要的一步是特征提取，在自然语言处理中也不例外。在自然语言处理中，最核心的一个问题是，如何把一个句子用数字的形式有效地表达出来？如果能够完成这一步，句子的分类就不成问题了。显然，一个最初等的思路是：给每个词语赋予唯一的编号1,2,3,4…，然后把句子看成是编号的集合，比如假设1,2,3,4分别代表“我”、“你”、“爱”、“恨”，那么“我爱你”就是[1, 3, 2]，“我恨你”就是[1, 4, 2]。这种思路看起来有效，实际上非常有问题，比如一个稳定的模型会认为3跟4是很接近的，因此[1, 3, 2]和[1, 4, 2]应当给出接近的分类结果，但是按照我们的编号，3跟4所代表的词语意思完全相反，分类结果不可能相同。因此，这种编码方式不可能给出好的结果。

读者也许会想到，我将意思相近的词语的编号凑在一堆（给予相近的编号）不就行了？嗯，确实如果，如果有办法把相近的词语编号放在一起，那么确实会大大提高模型的准确率。可是问题来了，如果给出每个词语唯一的编号，并且将相近的词语编号设为相近，实际上是假设了语义的单一性，也就是说，语义仅仅是一维的。然而事实并非如此，语义应该是多维的。

比如我们谈到“家园”，有的人会想到近义词“家庭”，从“家庭”又会想到“亲人”，这些都是有相近意思的词语；另外，从“家园”，有的人会想到“地球”，从“地球”又会想到“火星”。换句话说，“亲人”、“火星”都可以看作是“家园”的二级近似，但是“亲人”跟“火星”本身就没有什么明显的联系了。此外，从语义上来讲，“大学”、“舒适”也可以看做是“家园”的二级近似，显然，如果仅通过一个唯一的编号，是很难把这些词语放到适合的位置的。

Word2Vec：高维来了

从上面的讨论可以知道，很多词语的意思是各个方向发散开的，而不是单纯的一个方向，因此唯一的编号不是特别理想。那么，多个编号如何？换句话说，将词语对应一个多维向量？不错，这正是非常正确的思路。

为什么多维向量可行？首先，多维向量解决了词语的多方向发散问题，仅仅是二维向量就可以360度全方位旋转了，何况是更高维呢（实际应用中一般是几百维）。其次，还有一个比较实际的问题，就是多维向量允许我们用变化较小的数字来表征词语。怎么说？我们知道，就中文而言，词语的数量就多达数十万，如果给每个词语唯一的编号，那么编号就是从1到几十万变化，变化幅度如此之大，模型的稳定性是很难保证的。如果是高维向量，比如说20维，那么仅需要0和1就可以表达2^20=1048576220=1048576（100万）个词语了。变化较小则能够保证模型的稳定性。

扯了这么多，还没有真正谈到点子上。现在思路是有了，问题是，如何把这些词语放到正确的高维向量中？而且重点是，要在没有语言背景的情况下做到这件事情？（换句话说，如果我想处理英语语言任务，并不需要先学好英语，而是只需要大量收集英语文章，这该多么方便呀！）在这里我们不可能也不必要进行更多的原理上的展开，而是要介绍：而基于这个思路，有一个Google开源的著名的工具——Word2Vec。

简单来说，Word2Vec就是完成了上面所说的我们想要做的事情——用高维向量（词向量，Word Embedding）表示词语，并把相近意思的词语放在相近的位置，而且用的是实数向量（不局限于整数）。我们只需要有大量的某语言的语料，就可以用它来训练模型，获得词向量。词向量好处前面已经提到过一些，或者说，它就是问了解决前面所提到的问题而产生的。另外的一些好处是：词向量可以方便做聚类，用欧氏距离或余弦相似度都可以找出两个具有相近意思的词语。这就相当于解决了“一义多词”的问题（遗憾的是，似乎没什么好思路可以解决一词多义的问题。）

关于Word2Vec的数学原理，读者可以参考这系列文章。而Word2Vec的实现，Google官方提供了C语言的源代码，读者可以自行编译。而Python的Gensim库中也提供现成的Word2Vec作为子库（事实上，这个版本貌似比官方的版本更加强大）。

句向量

接下来要解决的问题是：我们已经分好词，并且已经将词语转换为高维向量，那么句子就对应着词向量的集合，也就是矩阵，类似于图像处理，图像数字化后也对应一个像素矩阵；可是模型的输入一般只接受一维的特征，那怎么办呢？一个比较简单的想法是将矩阵展平，也就是将词向量一个接一个，组成一个更长的向量。这个思路是可以，但是这样就会使得我们的输入维度高达几千维甚至几万维，事实上是难以实现的。（如果说几万维对于今天的计算机来说不是问题的话，那么对于1000x1000的图像，就是高达100万维了！）

在自然语言处理中，通常用到的方法是递归神经网络或循环神经网络（都叫RNNs）。它们的作用跟卷积神经网络是一样的，将矩阵形式的输入编码为较低维度的一维向量，而保留大多数有用信息。

code

代码数据下载

数据预处理与词向量模型训练

jieba分词

加载训练文件并分词

def loadfile():
    neg=pd.read_csv('../testdata/neg.csv',header=None,index_col=None)
    pos=pd.read_csv('../testdata/pos.csv',header=None,index_col=None,error_bad_lines=False)
    neu=pd.read_csv('../testdata/neutral.csv', header=None, index_col=None)
    #concatenate 能够一次完成多个数组的拼接
    combined = np.concatenate((pos[0], neu[0], neg[0]))
    y = np.concatenate((np.ones(len(pos), dtype=int), np.zeros(len(neu), dtype=int),-1*np.ones(len(neg),dtype=int)))

    return combined,y


#对句子经行分词，并去掉换行符
def tokenizer(text):
    ''' Simple Parser converting each document to lower-case, then
        removing the breaks for new lines and finally splitting on the
        whitespace
    '''
    text = [jieba.lcut(document.replace('\n', '')) for document in text]
    return text
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Word2Vec词向量模型训练

创建词语字典，并返回每个词语的索引，词向量，以及每个句子所对应的词语索引

def create_dictionaries(model=None,combined=None):
    ''' Function does are number of Jobs:
        1- Creates a word to index mapping
        2- Creates a word to vector mapping
        3- Transforms the Training and Testing Dictionaries

    '''
    if (combined is not None) and (model is not None):
        gensim_dict = Dictionary()
        gensim_dict.doc2bow(model.wv.vocab.keys(),
                            allow_update=True)
        #  freqxiao10->0 所以k+1
        w2indx = {v: k+1 for k, v in gensim_dict.items()}#所有频数超过10的词语的索引,(k->v)=>(v->k)
        w2vec = {word: model[word] for word in w2indx.keys()}#所有频数超过10的词语的词向量, (word->model(word))

        def parse_dataset(combined): # 闭包-->临时使用
            ''' Words become integers
            '''
            data=[]
            for sentence in combined:
                new_txt = []
                for word in sentence:
                    try:
                        new_txt.append(w2indx[word])
                    except:
                        new_txt.append(0) # freqxiao10->0
                data.append(new_txt)
            return data # word=>index
        combined=parse_dataset(combined)
        combined= sequence.pad_sequences(combined, maxlen=maxlen)#每个句子所含词语对应的索引，所以句子中含有频数小于10的词语，索引为0
        return w2indx, w2vec,combined
    else:
        print ('No data provided...')


#创建词语字典，并返回每个词语的索引，词向量，以及每个句子所对应的词语索引
def word2vec_train(combined):

    model = Word2Vec(size=vocab_dim,
                     min_count=n_exposures,
                     window=window_size,
                     workers=cpu_count,
                     iter=n_iterations)
    model.build_vocab(combined) # input: list
    # model.wv.vocab(combined)
    # model.train(combined)
    model.train(combined, epochs=20, total_examples=model.corpus_count)
    model.save('./model/Word2vec_model.pkl')
    index_dict, word_vectors,combined = create_dictionaries(model=model,combined=combined)
    return   index_dict, word_vectors,combined

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三分类除了涉及到positive和negative两种情感外，还有一种neural情感，从原始数据集中可以提取到有语义转折的句子，“然而”，“但”都是关键词。从而可以得到3份不同语义的数据集。

Word2Vec模型参数 详解

用gensim函数库训练Word2Vec模型有很多配置参数。这里对gensim文档的Word2Vec函数的参数说明进行翻译，以便不时之需。

class gensim.models.word2vec.Word2Vec(sentences=None,size=100,alpha=0.025,window=5, min_count=5, max_vocab_size=None, sample=0.001,seed=1, workers=3,min_alpha=0.0001, sg=0, hs=0, negative=5, cbow_mean=1, hashfxn=<built-in function hash>,iter=5,null_word=0, trim_rule=None, sorted_vocab=1, batch_words=10000)

参数：

· sentences：可以是一个·ist，对于大语料集，建议使用BrownCorpus,Text8Corpus或·ineSentence构建。
· sg： 用于设置训练算法，默认为0，对应CBOW算法；sg=1则采用skip-gram算法。
· size：是指特征向量的维度，默认为100。大的size需要更多的训练数据,但是效果会更好. 推荐值为几十到几百。
· window：表示当前词与预测词在一个句子中的最大距离是多少
· alpha: 是学习速率
· seed：用于随机数发生器。与初始化词向量有关。
· min_count: 可以对字典做截断. 词频少于min_count次数的单词会被丢弃掉, 默认值为5
· max_vocab_size: 设置词向量构建期间的RAM限制。如果所有独立单词个数超过这个，则就消除掉其中最不频繁的一个。每一千万个单词需要大约1GB的RAM。设置成None则没有限制。
· sample: 高频词汇的随机降采样的配置阈值，默认为1e-3，范围是(0,1e-5)
· workers参数控制训练的并行数。
· hs: 如果为1则会采用hierarchica·softmax技巧。如果设置为0（defau·t），则negative sampling会被使用。
· negative: 如果>0,则会采用negativesamp·ing，用于设置多少个noise words
· cbow_mean: 如果为0，则采用上下文词向量的和，如果为1（defau·t）则采用均值。只有使用CBOW的时候才起作用。
· hashfxn： hash函数来初始化权重。默认使用python的hash函数
· iter： 迭代次数，默认为5
· trim_rule： 用于设置词汇表的整理规则，指定那些单词要留下，哪些要被删除。可以设置为None（min_count会被使用）或者一个接受()并返回RU·E_DISCARD,uti·s.RU·E_KEEP或者uti·s.RU·E_DEFAU·T的函数。
· sorted_vocab： 如果为1（defau·t），则在分配word index 的时候会先对单词基于频率降序排序。
· batch_words：每一批的传递给线程的单词的数量，默认为10000
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LSTM三分类模型

代码需要注意的几点是，第一是，标签需要使用keras.utils.to_categorical来yummy，第二是LSTM二分类的参数设置跟二分有区别，选用softmax，并且loss函数也要改成categorical_crossentropy，代码如下：

def get_data(index_dict,word_vectors,combined,y):

    n_symbols = len(index_dict) + 1  # 所有单词的索引数，频数小于10的词语索引为0，所以加1
    embedding_weights = np.zeros((n_symbols, vocab_dim)) # 初始化 索引为0的词语，词向量全为0
    for word, index in index_dict.items(): # 从索引为1的词语开始，对每个词语对应其词向量
        embedding_weights[index, :] = word_vectors[word]
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(combined, y, test_size=0.2)
    y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=3)
    y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=3)
    # print x_train.shape,y_train.shape
    return n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test


##定义网络结构
def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test):
    print ('Defining a Simple Keras Model...')
    model = Sequential()  # or Graph or whatever
    model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim,
                        input_dim=n_symbols,
                        mask_zero=True,
                        weights=[embedding_weights],
                        input_length=input_length))  # Adding Input Length
    # model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh'))
    model.add(LSTM(50, activation='tanh'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=3
    model.add(Activation('softmax'))

    print ('Compiling the Model...')
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer='adam',metrics=['accuracy'])

    print ("Train...") # batch_size=32
    model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1)

    print ("Evaluate...")
    score = model.evaluate(x_test, y_test,
                                batch_size=batch_size)

    yaml_string = model.to_yaml()
    with open('./model/lstm.yml', 'w') as outfile:
        outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) )
    model.save_weights('./model/lstm.h5')
    print ('Test score:', score)
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完整代码

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
训练网络，并保存模型，其中LSTM的实现采用Python中的keras库
"""
import pandas as pd
import numpy as np
import jieba
import multiprocessing
import tensorflow as tf
from gensim.models.word2vec import Word2Vec
from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
from tensorflow.keras.preprocessing import sequence
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense, Embedding, Dropout,Activation
np.random.seed(1337)  # For Reproducibility
import sys
sys.setrecursionlimit(1000000)
import yaml

# set parameters:
cpu_count = multiprocessing.cpu_count() # 4
vocab_dim = 100
n_iterations = 1  # ideally more..
n_exposures = 10 # 所有频数超过10的词语
window_size = 7
n_epoch = 4
input_length = 100
maxlen = 100

batch_size = 32


def loadfile():
    neg=pd.read_csv('../testdata/neg.csv',header=None,index_col=None)
    pos=pd.read_csv('../testdata/pos.csv',header=None,index_col=None,error_bad_lines=False)
    neu=pd.read_csv('../testdata/neutral.csv', header=None, index_col=None)
    #concatenate 能够一次完成多个数组的拼接
    combined = np.concatenate((pos[0], neu[0], neg[0]))
    y = np.concatenate((np.ones(len(pos), dtype=int), np.zeros(len(neu), dtype=int),-1*np.ones(len(neg),dtype=int)))

    return combined,y


#对句子经行分词，并去掉换行符
def tokenizer(text):
    ''' Simple Parser converting each document to lower-case, then
        removing the breaks for new lines and finally splitting on the
        whitespace
    '''
    text = [jieba.lcut(document.replace('\n', '')) for document in text]
    return text


def create_dictionaries(model=None,combined=None):
    ''' Function does are number of Jobs:
        1- Creates a word to index mapping
        2- Creates a word to vector mapping
        3- Transforms the Training and Testing Dictionaries

    '''
    if (combined is not None) and (model is not None):
        gensim_dict = Dictionary()
        gensim_dict.doc2bow(model.wv.vocab.keys(),
                            allow_update=True)
        #  freqxiao10->0 所以k+1
        w2indx = {v: k+1 for k, v in gensim_dict.items()}#所有频数超过10的词语的索引,(k->v)=>(v->k)
        w2vec = {word: model[word] for word in w2indx.keys()}#所有频数超过10的词语的词向量, (word->model(word))

        def parse_dataset(combined): # 闭包-->临时使用
            ''' Words become integers
            '''
            data=[]
            for sentence in combined:
                new_txt = []
                for word in sentence:
                    try:
                        new_txt.append(w2indx[word])
                    except:
                        new_txt.append(0) # freqxiao10->0
                data.append(new_txt)
            return data # word=>index
        combined=parse_dataset(combined)
        combined= sequence.pad_sequences(combined, maxlen=maxlen)#每个句子所含词语对应的索引，所以句子中含有频数小于10的词语，索引为0
        return w2indx, w2vec,combined
    else:
        print ('No data provided...')


#创建词语字典，并返回每个词语的索引，词向量，以及每个句子所对应的词语索引
def word2vec_train(combined):

    model = Word2Vec(size=vocab_dim,
                     min_count=n_exposures,
                     window=window_size,
                     workers=cpu_count,
                     iter=n_iterations)
    model.build_vocab(combined) # input: list
    # model.wv.vocab(combined)
    # model.train(combined)
    model.train(combined, epochs=20, total_examples=model.corpus_count)
    model.save('./model/Word2vec_model.pkl')
    index_dict, word_vectors,combined = create_dictionaries(model=model,combined=combined)
    return   index_dict, word_vectors,combined


def get_data(index_dict,word_vectors,combined,y):

    n_symbols = len(index_dict) + 1  # 所有单词的索引数，频数小于10的词语索引为0，所以加1
    embedding_weights = np.zeros((n_symbols, vocab_dim)) # 初始化 索引为0的词语，词向量全为0
    for word, index in index_dict.items(): # 从索引为1的词语开始，对每个词语对应其词向量
        embedding_weights[index, :] = word_vectors[word]
    x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(combined, y, test_size=0.2)
    y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=3)
    y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=3)
    # print x_train.shape,y_train.shape
    return n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test


##定义网络结构
def train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test):
    print ('Defining a Simple Keras Model...')
    model = Sequential()  # or Graph or whatever
    model.add(Embedding(output_dim=vocab_dim,
                        input_dim=n_symbols,
                        mask_zero=True,
                        weights=[embedding_weights],
                        input_length=input_length))  # Adding Input Length
    # model.add(LSTM(output_dim=50, activation='tanh'))
    model.add(LSTM(50, activation='tanh'))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Dense(3, activation='softmax')) # Dense=>全连接层,输出维度=3
    model.add(Activation('softmax'))

    print ('Compiling the Model...')
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',
                  optimizer='adam',metrics=['accuracy'])

    print ("Train...") # batch_size=32
    model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=n_epoch,verbose=1)

    print ("Evaluate...")
    score = model.evaluate(x_test, y_test,
                                batch_size=batch_size)

    yaml_string = model.to_yaml()
    with open('./model/lstm.yml', 'w') as outfile:
        outfile.write( yaml.dump(yaml_string, default_flow_style=True) )
    model.save_weights('./model/lstm.h5')
    print ('Test score:', score)


#训练模型，并保存
print ('Loading Data...')
combined,y=loadfile()
print (len(combined),len(y))
print ('Tokenising...')
combined = tokenizer(combined)
print ('Training a Word2vec model...')
index_dict, word_vectors,combined=word2vec_train(combined)

print ('Setting up Arrays for Keras Embedding Layer...')
n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test=get_data(index_dict, word_vectors,combined,y)
print ("x_train.shape and y_train.shape:")
print (x_train.shape,y_train.shape)
train_lstm(n_symbols,embedding_weights,x_train,y_train,x_test,y_test)
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测试

代码如下：

#! /bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
预测
"""
import jieba
import numpy as np
from gensim.models.word2vec import Word2Vec
from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
from tensorflow.keras.preprocessing import sequence

import yaml
from tensorflow.keras.models import model_from_yaml

np.random.seed(1337)  # For Reproducibility
import sys

sys.setrecursionlimit(1000000)

# define parameters
maxlen = 100


def create_dictionaries(model=None,
                        combined=None):
    ''' Function does are number of Jobs:
        1- Creates a word to index mapping
        2- Creates a word to vector mapping
        3- Transforms the Training and Testing Dictionaries

    '''
    if (combined is not None) and (model is not None):
        gensim_dict = Dictionary()
        gensim_dict.doc2bow(model.wv.vocab.keys(),
                            allow_update=True)
        #  freqxiao10->0 所以k+1
        w2indx = {v: k + 1 for k, v in gensim_dict.items()}  # 所有频数超过10的词语的索引,(k->v)=>(v->k)
        w2vec = {word: model[word] for word in w2indx.keys()}  # 所有频数超过10的词语的词向量, (word->model(word))

        def parse_dataset(combined):  # 闭包-->临时使用
            ''' Words become integers
            '''
            data = []
            for sentence in combined:
                new_txt = []
                for word in sentence:
                    try:
                        new_txt.append(w2indx[word])
                    except:
                        new_txt.append(0)  # freqxiao10->0
                data.append(new_txt)
            return data  # word=>index

        combined = parse_dataset(combined)
        combined = sequence.pad_sequences(combined, maxlen=maxlen)  # 每个句子所含词语对应的索引，所以句子中含有频数小于10的词语，索引为0
        return w2indx, w2vec, combined
    else:
        print ('No data provided...')


def input_transform(string):
    words = jieba.lcut(string)
    words = np.array(words).reshape(1, -1)
    model = Word2Vec.load('./model/Word2vec_model.pkl')
    _, _, combined = create_dictionaries(model, words)
    return combined


def lstm_predict(string):
    print ('loading model......')
    with open('./model/lstm.yml', 'r') as f:
        yaml_string = yaml.load(f)
    model = model_from_yaml(yaml_string)

    print ('loading weights......')
    model.load_weights('./model/lstm.h5')
    model.compile(loss='categorical_crossentropy',optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    data = input_transform(string)
    data.reshape(1, -1)
    # print data
    result = model.predict_classes(data)
    # print result # [[1]]
    if result[0] == 1:
        print (string, ' positive')
    elif result[0] == 0:
        print (string, ' neural')
    else:
        print (string, ' negative')


if __name__ == '__main__':
    string='酒店的环境非常好，价格也便宜，值得推荐'
    # string='手机质量太差了，傻逼店家，赚黑心钱，以后再也不会买了'
    # string = "这是我看过文字写得很糟糕的书，因为买了，还是耐着性子看完了，但是总体来说不好，文字、内容、结构都不好"
    # string = "虽说是职场指导书，但是写的有点干涩，我读一半就看不下去了！"
    # string = "书的质量还好，但是内容实在没意思。本以为会侧重心理方面的分析，但实际上是婚外恋内容。"
    # string = "不是太好"
    # string = "不错不错"
    string = "真的一般，没什么可以学习的"
    # string = "非常好"

    lstm_predict(string)
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经过检测，发现，原先在二分类模型中的“不是太好”，“不错不错”这样子带有前后语义转换的句子，都能正确预测，实战效果提升明显，但是也有缺点，缺点是中性评价出现的概率不高，笔者分析原因是，首先从数据集数量和质量着手，中性数据集的数量要比其他两个数据集少一半多，并且通过简单规则“然而”，“但”提取出来的中性数据集质量也不是很高，所以才会出现偏差。总而言之，训练数据的质量是非常重要的，如何获取高质量高数量的训练样本，也就成了新的难题。

参考资料
Shopping Reviews sentimnt analysis

详细代码见笔者的github：LSTM三分类情感分析