本文代码修改自:~~
英文原版见~~

note1:万分抱歉，由于期末降临，在插入代码时笔者表现较为仓促，对空格/tab的处理不到位，还请各位看官实操时手动调整。
note2:若行文有疏漏，还请各位留言指正，蟹蟹。

chapter1 引言

在本章中,将对文本数据进行情感分析。情感分析(或意见挖掘)这一术语指的是从主体对特定主题的态度方面分析数据。这种态度可以是基于心理评估理论的判断、情感,态或刻意的情感交流。

一般地,情感分析是基于自然语言处理、文本分析和计算语言学来完成的。虽然数据来自不同的数据源,但在本章中,将用两个特定的文本数据示例来分析在文本数据中的情绪:一个示例来自电影评论家,其文本高度结构化并有语义信息;另一个示例来自社交网络[本例中是推文(twitter) ],其文本无结构且用户可能使用(甚至滥用! )文本缩写。

在接下来的章节中,将回顾进行情感分析所需的一些基本途径。详细地说,将分析数据清理所需的步骤(即删除与情感信息无关的文本项),产生文本的一般表示,并在文本表示上进行一些统计推断以确定积极的和消极的情绪。

尽管情感分析的范围可能会引入许多需要分析的方面,但在本章中,为简单起见,将分析二元情感分析的分类问题。因此,我们基本上要学会从文本数据中分类出肯定观点和否定观点。情感分析的范围是广泛的,包括很多方面,这使情感分析成为一项具有挑战性的任务。本主题中一些有趣的公开性问题如下:

1. 讽刺的识别:有时不知道人的性格,不知道“坏”是指坏的还是好的。

2. 没有文本结构:以推文为例,它可能包含缩写,可能没有大写、拼写错误、标点,号错误、语法错误,所有的这些都使得分析文本困难。

3. 许多可能的情感类别和程度:积极和消极是一个简单的分析,我们想要确定的是D心有多少讨厌的意见、多少快乐的意见、多少悲伤的意见等。

4. 确定分析的对象:文本中可以出现很多概念,如何察觉意见是积极的还是消极的是个公开的问题。例如,若你说“她赢了他! ",那么这对她来说意味着积极的情绪,同时对他来说意味着消极的情感。

5. 主观的文本:另一个公开的挑战是如何分析非常主观的句子或段落。有时,即使对人类来说,也很难就这些高度主观文本的观点达成一致。

chapter2 数据清洗

为了进行情感分析,首先需要讨论数据的一些处理步骤。接下来,将在多个简单的句子上应用不同的步骤,来更好地理解每一个句子。之后,将在更大的数据集上执行整个程序。

给定单元格[1]中的输入文本数据,数据清洗的主要任务是删除那些在数据挖掘过程中被认为是噪声的字符。例如,逗号或冒号字符。当然,在每个特定的数据挖掘问题中,取决于分析的最终目的,不同的字符可以被视为噪声。在本例中,将考虑删除所有标点字符,包括其他非常规符号。为了执行数据清洗流程和后面的文本表示与分析,将在本章中使用自然语言工具箱( Natural Language Toolkit, NLTK )库作为例子。

raw_docs = ["Here are some very simple basic sentences.", "They won't be very interesting, I'm afraid.", "The point of these examples is to _learn how basic text cleaning works_ on *very simple* data."]

第一步包括定义包含文本中所有词向量的列表。NLTK可以容易地将字符串形式的文档转换为词向量,这个过程被称为分词。看一下下面的例子。

from nltk.tokenize import word_tokenize
tokenized_docs = [word_tokenize(doc) for doc in raw_docs]
print tokenized_docs

result:
[['Here', 'are', 'some', 'very', 'simple', 'basic', 'sentences', '.'], ['They', 'wo', "n't", 'be', 'very', 'interesting', ',', 'I', "'m", 'afraid', '.'],
['The', 'point', 'of', 'these', 'examples', 'is', 'to', 'learn', 'how', 'basic', 'text', 'cleaning', 'works', 'on', 'very', 'simple', 'data', '.']]

因此,对于在raw_docs中的每一行文本, word_tokenize函数将建立词向量的列表。例如,现在可以搜索标点符号的列表,然后删除它们。有很多方法可以完成这一步。面看看使用String库的一个可能方案。

import string
string.

result:
'!"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\]^_`{|}~'

可以看到string.punctuation包含一组常用的标点符号。这个列表可以根据想除的符号进行修改。下面看看使用正则表达式( Regular Expression, RE )包的下一个示例如何删除标点符号的。请注意,有许多其他可能的方法来删除存在的符号,如直接执行位置比较的循环。

在输入单元格[4]中, re.compile包含一个“表达式”列表, “表达式”为stringpunctuation中包含的符号。这里,不打算深入地讨论RE的细节。

然后,在tokenized-docs中的每一项都与regex中包含的表达式/符号进行匹配每项对应于标点符号的部分被u"替代(这里u指的是unicode编码),如果替换后的项)应的是u",则该项不被列入到最终列表中。如果新项与u"不同,则意味着该项包含标点符号之外的文本,因此它被列入到不包含标点符号的新列表tokenized_docsnopunctuation中。使用此脚本的结果显示在输出单元格[4]中。

import re
import string
regex = re.compile('[%s]' % re.escape(string.punctuation))
tokenized_docs_no_punctuation = []
for review in tokenized_docs:
    new_review = []
    for token in review:
        new_token = regex.sub(u'', token)
        if not new_token == u'':
            new_review.append(new_token)
    tokenized_docs_no_punctuation.append(new_review)
print tokenized_docs_no_punctuation

result:
[[’Here’, ’are’, ’some’, ’very’, ’simple’, ’basic’,
’sentences’],
[’They’, ’wo’, u’nt’, ’be’, ’very’, ’interesting’, ’I’, u’m’,
’afraid’],
[’The’, ’point’, ’of’, ’these’, ’examples’, ’is’, ’to’,
u’learn’, ’how’, ’basic’, ’text’, ’cleaning’, u’works’, ’on’,
u’very’, u’simple’, ’data’]]

可以看到,标点符号被删除,且含有标点符号的那些词被保留并被初始的u标记。如果读者想要了解更多的细节,建议阅读有关用于处理表达式的RE包的信息。

在许多用于文本分析的数据挖掘系统中,另一个重要步骤是词干分析和词汇归并。词法学中有词具有根形式的概念。如果想要了解该词的基本术语含义,可以尝试使用词干分析器或词汇归并器。这一步有助于减少大小,降低后验高维(posterior high-dimensional)和减少稀疏特征空间( sparse feature space ), NLTK提供了完成此步骤的不同方式。在使用porter. stem (word)方法的情况下,输出如下所示:

import re
import string
regex = re.compile('[%s]' % re.escape(string.punctuation))
tokenized_docs_no_punctuation = []
for review in tokenized_docs:
    new_review = []
    for token in review:
        new_token = regex.sub(u'', token)
        if not new_token == u'':
            new_review.append(new_token)
    tokenized_docs_no_punctuation.append(new_review)
print(tokenized_docs_no_punctuation)

result:
[[’Here’, ’are’, ’some’, ’very’, ’simple’, ’basic’,
’sentences’], [’They’, ’wo’, u’nt’, ’be’, ’very’,
’interesting’, ’I’, u’m’, ’afraid’], [’The’, ’point’, ’of’,
’these’, ’examples’, ’is’, ’to’, u’learn’, ’how’, ’basic’,
’text’, ’cleaning’, u’works’, ’on’, u’very’, u’simple’,
’data’]]
[[’Here’, ’are’, ’some’, ’veri’, ’simpl’, ’basic’, ’sentenc’],
[’They’, ’wo’, u’nt’, ’be’, ’veri’, ’interest’, ’I’, u’m’,
’afraid’], [’The’, ’point’,’of’, ’these’, ’exampl’, ’is’,
’to’, u’learn’, ’how’, ’basic’, ’text’, ’clean’, u’work’, ’on’,
u’veri’,u’simpl’, ’data’]]
这种方法对减少具有相同含义的字词组合的指数数目及匹配相似文本是十分有用的。如“兴趣”和“有趣”这样的词将被转换成相同的词-“兴趣”,从而使文本的比较更容易，这将在后面看到。

另一个非常有用的数据清洗步骤是HTML实体及标签的删除。这些可能包含文字和其他符号，这些文字和符号使用之前的步骤无法被删除，而且它们不能为文本分析提供有用
的语义,并将在后面的文本表示程序中引人噪声。有许多可能的方法可以用来删除这些标签，这里给出了另一个同样使用NLTK包的示例。

import nltk
test_string ="<p>While many of the stories tugged
at the heartstrings , I never felt manipulated by
the authors. ( Note: Part of the reason why I
don’t like the ’Chicken Soup for the Soul’
series is that I feel that the authors are just
dying to make the reader clutch for the box of
tissues .) </a>"
print ’Original text:’
print test_string
print ’Cleaned text:’
nltk. clean_html(test_string. decode())

result:
Original text:
<p>While many of the stories tugged at the heartstrings, I
never felt manipulated by the authors. (Note: Part of the
reason why I don’t like the "Chicken Soup for the Soul" series
is that I feel that the authors are just dying to make the
reader clutch for the box of tissues.)</a>
Cleaned text:
u"While many of the stories tugged at the heartstrings, I never
felt manipulated by the authors. (Note: Part of the reason why
I don’t like the "Chicken Soup for the Soul" series is that I
feel that the authors are just dying to make the reader clutch
for the box of tissues.)"

可以看到,如"(p2"和"/a>"的标签已被删除。读者可以参考RE包的文档来了解更多关于如何使用它来进行数据清洗和进行HTML解析以移除标签的信息。

chapter3 文本表示

在之前的章节中,分析了不同的技术,有数据清洗、词干分析和词汇归并;还对文本进行了筛选,来删除其他在后文分析中不必要的标签。为了分析源自文本的情感,下一步是要得到已清理的文本表示。虽然存在不同的文本表示,但最常见的是词袋( Bag of Words Bow)模型的变体。其基本思想是考虑词频。如果能定义一个可能有不同词的词典,不同的现有词数量将被定义成特征空间的长度,用来表示每个文本。

参见下图[10.1]的简单示例。两种不同的文本代表了在这种情况下所有可用的文本。这个词典中不同字词的总数是7,它表示特征向量的长度。然后,可以通过使用词频,以特征向量的方式来表示两个可用文本中的任意一个,如下图所示。最后两行代表词典中每个文本构成的特征向量。

10.1

接下来,将查看一个特殊的Bow,即文本的向量空间模型(vector space model ):
TF-IDF (term frequency-inverse document frequency,词频-逆文档频率),首先,需要对每个文档的词条即词频向量计数。请参阅下面的代码示例:

mydoclist = [’Mireia loves me more than Hector
loves me’,
’Sergio likes me more than Mireia loves me’,
’ He likes basketball more than football’]
from collections import Counter
for doc in mydoclist:
tf = Counter()
for word in doc.split():
tf[word] += 1
print tf.items()

result:
: [(’me’, 2), (’Mireia’, 1), (’loves’, 2), (’Hector’, 1),
(’than’, 1), (’more’, 1)] [(’me’, 2), (’Mireia’, 1), (’likes’,
1), (’loves’, 1), (’Sergio’, 1), (’than’, 1), (’more’, 1)]
[(’basketball’, 1), (’football’, 1), (’likes’, 1), (’He’, 1),
(’than’, 1), (’more’, 1)]
这里,引入了一个名为Counter的Python对象。Counter只存在于Python 2.7及更高版本中。它很有用,因为它允许你执行这种确切类型的功能:在循环中计数。Counter是用于计数可哈希对象的字典子类。它是一个无序的集合,元素被存储为字典的关键字,它们的计数被存储为字典的值。计数可以是任何整数值,包括零或负数。
元素从一个迭代中计数或从另一个映射(或Counter)初始化。

c = Counter() # a new , empty counter
c = Counter(’gallahad’) # a new counter from an iterable

counter对象有一个字典接口,它返回一个值为零的计数来表示缺失项,而不是抛出KeyError 异常。

c = Counter([ ’eggs’, ’ham’])
c [’bacon’]

result:
0
我们定量表示文档的第一步仅仅是求出它们的字数统计(也可以认为是使用了以前的方法来过滤和清洗文本)。这里,给出一个基于词频来计算特征向量的例子。

def build_lexicon( corpus):
# define a set with all possible words included in
all the sentences or "corpus"
lexicon = set()
for doc in corpus:
lexicon.update ([word for word in doc.split
()])
return lexicon
def tf(term , document):
return freq(term , document)
def freq(term , document):
return document. split().count( term)
vocabulary = build_lexicon (mydoclist)
doc_term_matrix = []
print ’Our vocabulary vector is [’ +
’, ’.join(list( vocabulary)) + ’]’
for doc in mydoclist:
print ’The doc is "’ + doc + ’"’
tf_vector = [tf(word , doc) for word in
vocabulary]
tf_vector_string = ’, ’.join(format(freq , ’d’)
for freq
in tf_vector)
print ’The tf vector for Document %d is [%s]’
% ((mydoclist. index(doc)+1),
tf_vector_string)
doc_term_matrix. append(tf_vector)
print ’All combined , here is our master document
term matrix: ’
print doc_term_matrix

result:
Our vocabulary vector is [me, basketball, Julie, baseball,
likes, loves, Jane, Linda, He, than, more]
The doc is "Julie loves me more than Linda loves me"
The tf vector for Document 1 is [2, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 1, 0, 1,
1]
The doc is "Jane likes me more than Julie loves me"
The tf vector for Document 2 is [2, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1,
1]
The doc is "He likes basketball more than baseball"
The tf vector for Document 3 is [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1,
1]
All combined, here is our master document term matrix:
[[2, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 1, 0, 1, 1], [2, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0,
1, 1], [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1]]
现在,每篇文档都在相同的特征空间中,这意味着可以在同一个维度空间中表示整个语料库。一旦有了在相同特征空间中的数据,就可以开始应用一些机器学习方法:学习、分类、聚类等。但实际上,还有一些问题。字词并不都是等信息量的。如果字词在单个文档中出现的频率过高,它们将会破坏分析。我们想要对这些词频向量进行一些加权,使其中一些更有代表性。也就是说,需要做一些向量归一化。一种可能性是确保每个向量的L2范数等于1.

import math
def l2_normalizer(vec):
denom = np.sum([el**2 for el in vec])
return [(el / math.sqrt(denom)) for el in vec]
doc_term_matrix_l2 = []
for vec in doc_term_matrix:
doc_term_matrix_l2. append( l2_normalizer(vec))
print ’A regular old document term matrix: ’
print np.matrix (doc_term_matrix)
print ’\nA document term matrix with row -wise L2
norm:’
print np.matrix( doc_term_matrix_l2)

result:
: A regular old document term matrix:
[[2 0 1 0 0 2 0 1 0 1 1]
[2 0 1 0 1 1 1 0 0 1 1]
[0 1 0 1 1 0 0 0 1 1 1]]
A document term matrix with row-wise L2 norm:
[[ 0.57735027 0. 0.28867513 0. 0. 0.57735027

1. 0.28867513 0. 0.28867513 0.28867513]
   [ 0.63245553 0. 0.31622777 0. 0.31622777 0.31622777
   0.31622777 0. 0. 0.31622777 0.31622777]
   [ 0. 0.40824829 0. 0.40824829 0.40824829 0. 0.
2. 0.40824829 0.40824829 0.40824829]]
   可以看到已经缩减了向量,使得每个元素在[0,1]之间。这将避免在特定文档中,被大时使用的字词的信息价值出现收益递减的情况。为此,需要缩减在文档中过于频繁出现的洞。

最后,有一个终极任务要完成。就像并非所有字词在文档中具有同等价值一样,并非所有兰词在所有文档中都是有价值的。可以尝试通过其逆文档频率来重新加权每个字词。

def numDocsContaining(word , doclist):
doccount = 0
for doc in doclist:
if freq(word , doc) > 0:
doccount += 1
return doccount
def idf(word , doclist):
n_samples = len(doclist)
df = numDocsContaining(word , doclist)
return np.log(n_samples / (float(df)) )
my_idf_vector = [idf(word , mydoclist) for word in
vocabulary]
print ’Our vocabulary vector is [’ + ’, ’.join(list
(vocabulary)) + ’]’
print ’The inverse document frequency vector is
[ ’ + ’, ’.join(format(freq , ’f’) for freq in
my_idf_vector) + ’]’

result:
Our vocabulary vector is [me, basketball, Mireia, football,
likes, loves, Sergio, Hector, He, than, more]
The inverse document frequency vector is [0.405465, 1.098612,
0.405465, 1.098612, 0.405465, 0.405465, 1.098612, 1.098612,
1.098612, 0.000000, 0.000000]
现在我们对词表中的每个词的信息价值有了一个总体的了解,说明了它们在整个语)库中的相对频率。请注意,这是一个逆向计算。为了得到TF-IDF加权的字词向量,必须)行词频乘以逆频率值的简单计算。

在下一个例子中,将IDF向量转换成矩阵,矩阵的对角线即IDF向量。

def build_idf_matrix( idf_vector):
idf_mat = np.zeros((len(idf_vector), len(
idf_vector)))
np.fill_diagonal( idf_mat , idf_vector)
return idf_mat
my_idf_matrix = build_idf_matrix (my_idf_vector)
print my_idf_matrix

result:
[[ 0.40546511 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]
[ 0. 1.09861229 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]
[ 0. 0. 0.40546511 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]
[ 0. 0. 0. 1.09861229 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]
[ 0. 0. 0. 0. 0.40546511 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0.40546511 0. 0. 0. 0. 0. ]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.09861229 0. 0. 0. 0. ]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.09861229 0. 0. 0. ]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1.09861229 0. 0. ]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]
[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]]
这意味着现在可以将每个词频向量乘以逆文档频率矩阵。那么为了确保对在文档中频繁出现的字词做出解释,将使用L2规范来归一化每个文档。

doc_term_matrix_tfidf = []
#performing tf -idf matrix multiplication
for tf_vector in doc_term_matrix:
doc_term_matrix_tfidf. append(np.dot(tf_vector ,
my_idf_matrix))
#normalizing
doc_term_matrix_tfidf_l2 = []
for tf_vector in doc_term_matrix_tfidf:
doc_term_matrix_tfidf_l2.
append( l2_normalizer(tf_vector))
print vocabulary
# np.matrix() just to make it easier to look at
print np.matrix( doc_term_matrix_tfidf_l2)

result:
set([’me’, ’basketball’, ’Mireia’, ’football’, ’likes’,
’loves’, ’Sergio’, ’Linda’, ’He’, ’than’, ’more’])
[[ 0.49474872 0. 0.24737436 0. 0. 0.49474872 0. 0.67026363 0.

1. 1. ]
      [ 0.52812101 0. 0.2640605 0. 0.2640605 0.2640605 0.71547492 0.
2. 1. 1. ]
         [ 0. 0.56467328 0. 0.56467328 0.20840411 0. 0. 0. 0.56467328 0.
3. ]]

10.3.1 二元组和n元组

使用Bow将重要的二元组引入到模型中有时是有用的。请注意,这个例子可以扩展到 n元组。在计算语言学和概率论领域中，n元组是来自给定文本或语音序列的n项连续序列。这些项可以是音素/音节/字母/字词等。n元组通常从文本或语音语料库中收集。

大小为1的n元组称为"一元组(uni-gram) "。大小为2则是一个"二元组(bigram)" [或不太常见地称为连字(digram)];大小为3则是一个“三元组(tri-gram)"。较大规格的元组有时用n值来表示,如“四元组” “五元组”等。这些n元组可以在Bow的模型中引入，只需将每个不同的n元组作为特征向量表示式中的新位置即可。

chapter4 实际案例

Python包为文本的分析提供了有用的工具。读者可以参考NLTK和Texblb包的文档来了解更多细节。在这里,将执行所有以前出现的、用于数据清理、词干分析和表达的程序,并引入一些二元学习方案来学习特征空间中的文本表示。二元学习方案将接收用于训练积极情绪和消极情绪的文本示例,稍后将其应用到来自测试集的未见过的示例中。

我们将把整个情感分析过程用到两个示例中。第一个对应大电影评论数据集"。这是用于情感分析的最大公共可用数据集之一,其包含超过50000个电影评论的文本,包括与正面和负面电影评论相关的注释。作为概念证明,对于这个示例,使用由大约30%的数据组成的数据集的一个子集。

代码重用了以前数据清洗示例的一部分,即从数据集作者提供的文件夹中读取训练和测试数据。然后,计算TF-IDF,执行之前提到的、用于计算特征空间、归一化和特征权重的所有步骤。请注意,在脚本的最后,将基于两种不同的最先进的机器学习方法进行训练和测试:朴素贝叶斯( naive Bayes )和支持向量机(suport ector machine, SM)法和参数的细节超出了本章的范围。这里,重要的一点是在可以被不同数据挖掘工具使用的特征空间中表示文档。

from nltk. tokenize import word_tokenize
from nltk.stem .porter import PorterStemmer
from sklearn. feature_extraction. text import
TfidfVectorizer
from nltk. classify import NaiveBayesClassifier
from sklearn. naive_bayes import GaussianNB
from sklearn import svm
from unidecode import unidecode
def BoW(text):
# Tokenizing text
text_tokenized = [word_tokenize(doc) for doc in
text]
# Removing punctuation
regex = re.compile(’[%s]’ % re.escape(string.
punctuation))
tokenized_docs_no_punctuation = []
for review in text_tokenized:
new_review = []
for token in review:
new_token = regex.sub(u’ ’, token)
if not new_token == u’ ’:
new_review. append(new_token)
tokenized_docs_no_punctuation. append(
new_review)
# Stemming and Lemmatizing
porter = PorterStemmer()
preprocessed_docs = []
for doc in tokenized_docs_no_punctuation:
final_doc = ’ ’
for word in doc:
final_doc = final_doc + ’ ’ + porter.
stem(word)
preprocessed_docs. append(final_doc)
return preprocessed_docs
#read your train text data here
textTrain= ReadTrainDataText()
preprocessed_docs=BoW(textTrain) # for train data
# Computing TIDF word space
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer( min_df = 1)
trainData = tfidf_vectorizer.fit_transform(
preprocessed_docs)
textTest= ReadTestDataText() #read your test text
data here
prepro_docs_test=BoW(textTest) # for test data
testData = tfidf_vectorizer. transform(
prepro_docs_test)
print (’Training and testing on training Naive Bayes
’)
gnb = GaussianNB()
testData.todense()
y_pred = gnb.fit(trainData.todense() , targetTrain)
.predict(trainData.todense())
print ("Number of mislabeled training points out of
a total %d points : %d"
% (trainData. shape[0],( targetTrain != y_pred)
.sum()))
y_pred = gnb.fit(trainData.todense() , targetTrain)
.predict(testData.todense())
print ("Number of mislabeled test points out of a
total %d points : %d" %
(testData. shape[0],( targetTest != y_pred).sum
()))
print (’Training and testing on train with SVM’)
clf = svm.SVC()
clf.fit(trainData. todense(), targetTrain)
y_pred = clf.predict( trainData.todense())
print ("Number of mislabeled test points out of a
total %d points : %d" %
(trainData. shape[0],( targetTrain != y_pred).
sum()))
print (’Testing on test with already trained SVM’)
y_pred = clf.predict(testData.todense())
print ("Number of mislabeled test points out of a
total %d points : %d" %
(testData. shape[0],( targetTest != y_pred).sum
()))

除了本示例中使用的Sciki-learn 模块提供的机器学习工具外, NLTK也提供了用于文本学习的有用学习工具,其中还包括朴素贝叶斯分类器。另一个具有相似功能的相关包是Texblob。接下来会显示运行脚本的结果：
: Training and testing on training Naive Bayes
Number of mislabeled training points out of a total 4313 points
: 129
Number of mislabeled test points out of a total 6292 points :
2087
Training and testing on train with SVM
Number of mislabeled test points out of a total 4313 points :
1288
Testing on test with already trained SVM
Number of mislabeled test points out of a total 6292 points :
1680
可以看到,朴素贝叶斯对被选定数据的训练误差是129/4313,而在测试中它是2087/6292,有趣的是,使用SVM的训练误差更高( 1288/4313 ),但它在测试集上提供了比朴素贝叶斯更好的泛化性能( 1680/6292),因此,似乎朴素贝叶斯会生成更多的过拟合数据(选取特定的特征来更好地学习训练数据,但是对无法修复的测试产生如此多的特征空间修改,降低了该技术的泛化能力),但是请注意,在提供的数据集的一个子集上,这是标准方法的一个简单的执行过程。更多的数据以及其他许多方面都会影响性能。例如,可以通过引入早已研究过的积极和消极字词来丰富词典（如在http://www.cs.uic.edu/-liub/BS/sentiment-analysis.html中提供的那些）。关于这个数据集分析的更多细节,见参考文献。

最后,看看另一个基于推文的情感分析示例。虽然有一些工作使用了更多的推文数据,但在这里只展示了一组缩减的推文,这些推文如前面电影评论的示例一样被分析。除了初始数据的定义外,主代码保持不变。

textTrain = [’I love this sandwich.’, ’This is an
amazing place!’, ’I feel very good about these
beers.’, ’This is my best work.’, ’What an
awesome view’, ’I do not like this restaurant’,
’I am tired of this stuff.’, ’I can not deal
with this’, ’He is my sworn enemy!’, ’My boss is
horrible.’]
targetTrain = [0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1]
preprocessed_docs=BoW(textTrain)
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer( min_df = 1)
trainData = tfidf_vectorizer.fit_transform(
preprocessed_docs)
textTest = [’The beer was good.’, ’I do not enjoy
my job’, ’I aint feeling dandy today’, ’I feel
amazing!’, ’Gary is a friend of mine.’, ’I can
not believe I am doing this.’]
targetTest = [0, 1, 1, 0, 0, 1]
preprocessed_docs=BoW(textTest)
testData = tfidf_vectorizer. transform(
preprocessed_docs)
print (’Training and testing on test Naive Bayes’)
gnb = GaussianNB()
testData.todense()
y_pred = gnb.fit(trainData.todense() , targetTrain)
.predict(trainData.todense())
print ("Number of mislabeled training points out of
a total %d points : %d" % (trainData. shape[0],(
targetTrain != y_pred).sum()))
y_pred = gnb.fit(trainData.todense() , targetTrain)
.predict(testData.todense())
print ("Number of mislabeled test points out of a
total %d points : %d" % (testData. shape[0],(
targetTest != y_pred).sum()))
print (’Training and testing on train with SVM’)
clf = svm.SVC()
clf.fit(trainData. todense(), targetTrain)
y_pred = clf.predict( trainData.todense())
print ("Number of mislabeled test points out of a
total
%d points : %d"
% (trainData. shape[0],( targetTrain != y_pred
).sum()))
print (’Testing on test with already trained SVM’)
y_pred = clf.predict(testData.todense())
print ("Number of mislabeled test points out of a
total
%d points : %d"
% (testData. shape[0],( targetTest != y_pred).
sum()))

result:
: Training and testing on test Naive Bayes
Number of mislabeled training points out of a total 10 points : 0
Number of mislabeled test points out of a total 6 points : 2
Training and testing on train with SVM
Number of mislabeled test points out of a total 10 points : 0
Testing on test with already trained SVM
Number of mislabeled test points out of a total 6 points : 2
在这种情况下,两种学习策略在训练集和测试集上都达到了相同的识别率。请注意,相似的字词是在推文之间共享的。实际上,在真实的例子中,推文将包括非结构化的句子和缩写,这会使识别更加困难。

chapter5 小结

在本章中,分析了文本数据的二元情感分析问题:用数据清洗来删除不相关的符号、标点和标签;词干分析为在句子中表示相同意思的不同字词定义了相同的根;定义了词典(包括m元组);根据词典的长度用特征空间表示文本。在这个特征空间中,也看到了基于归一化和加权词频的编码。已经定义了任何机器学习技术都可以使用的特征向量来完成情感分析(在示例中展示的二元分类),并且回顾了一些有用的、用于情感分析的Python包,如NLTK和Textblob。

正如本章引言所讨论的那样,仅仅回顾了情感分析问题,并介绍了完成由二元分类问题引起的分析的一般步骤。一些公开性的问题可以在进一步的研究中得到解决。仅举几例如讽刺的识别、无文本结构(如推文)、许多可能的情感类别和程度(不仅是二元,还有多元、回归和多标签问题等)、分析对象的辨识和主观文本等。

本章所讲述的工具可以为处理那些更具挑战性的问题提供一个基础。当前最前沿研究的一个近期示例是参考文献[3]的工作,即将深度学习架构用于情感分析。深度学习目前是模式识别、机器学习和计算机视觉等领域的强大工具;主要的深度学习策略是基于神经网络架构的。在参考文献[3]中,深度学习模型根据句子结构建立了整个句子的表示,并且根据字词如何构成更长短语的含义来计算出情感。在本章解释的方法中, n元组是捕获这些语义的唯一特征。关于这个领域的进一步讨论,见参考文献[4, 5].

参考文献

1. Z. Ren, J. Yuan. J. Meng. Z. Zhang. Robust part-based hand gesture recognition using Ki-nect sensor. IEEE Transactions on Multimedia 15 (5) , 1110-1120( 2013).
2. A. L. Maas, R. E. Daly, P. T. Pham, D. Huang. A. Y. Ng. C. Potts, learning word vectorsfor sentiment analysis, in Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Associationfor Computational Linguistics: Human Language Technologies (Association for Com-putational Linguistics, Portland, Oregon. USA. 2011) . pp. 142-150. URL http://www.aclweb.org/anthology/P11-1015.
3. R. Socher, A. Perelygin, J. Wu, J. Chuang, C. Manning, A. Ng, C. Potts. Recursive deepmodels for semantic compositionality over a sentiment treebank. Conference on Empiri-cal Methods in Natural Language Processing ( 2013).
4. E. Cambria, B. Schuller, Y. Xia, C. Havasi, New avenues in opinion mining and senti-ment analysis. IEEE Intelligent Systems 28 (2) , 15-21 (2013)
5. B. Pang, L. Lee, Opinion mining and sentiment analysis. Found Trends Inf. Retr. 2( 1-2),1 (2008)