自然语言处理扫盲·第三天——白话情感分析原理

前面了解过机器翻译的一些内容，对于文本的信息挖掘应该有了一定的了解，今天再来扫盲一下情感分析吧~

更多内容参考：

引言

情感分析在很多点上领域有很多的应用场景：

  • 比如，酒店网站需要提取用户对酒店的评价，然后策略性的进行显示，比如把负面的评价排的稍微往后面一点，总不能上来满屏都是脏乱差吧！
  • 比如，一些电商类的网站根据情感分析提取正负面的评价关键词，形成商品的标签。基于这些标签，用户可以快速知道大众对这个商品的看法
  • 比如，一些新闻类的网站，根据新闻的评论可以知道这个新闻的热点情况，是积极导向，还是消极导向，从而进行舆论新闻的有效控制。

首先我们先来看看大厂们的效果：

携程旅游

这里把各种评价进行了归类，然后通过类别标签可以索引到目标评论。

京东

虽然有提取一些情感主题，但是不支持跳转

天猫

天猫做的就不错了，主题提取出来了，还支持跳转。

有人对情感分析并不看好，首先是因为机器做情感分析毕竟没有一些主观的因素，难以还原用户当时的心情；其次是再好的情感分析也不如打星星来的精准，直接废话不多说，5颗星好评，1颗星差评...简单粗暴。
不过我还是比较看好这个方向的，因为星星毕竟只是一个简单粗暴的情感分析，直接划分粒度太粗。

所以回归正题，还是继续说说情感分析的一些实现方法吧！基本上情感分析有两种套路，一种是基于情感词的；另一种是基于机器学习的，我们下面就仔细的来看看每一种的实现方法。

基于情感词典的情感分析

这种分析方法简单粗暴，并不需要有太多复杂的知识，但是要求有尽量庞大完备的词库，而且这种词库必须是某一个领域背景下的。至于为什么不能通用稍后再说....

首先需要这样几个词典：

停顿词词典

的 和 得 之间 ....

正面评价词

价格便宜 干净 美丽 物美价廉...

负面评价词

埋汰 脏 差 坏 ...

程度词

还行    0.8
非常好  3.0
凑合    0.5
一般    0.5
特别    2.0

否定词

不 难道 非 ...

这些词典基本每个领域都不一样，比如声音大这个词，在音响的领域里面表示正面评价；但是在空调的领域里面就是负面评价了。因此每个领域最好有自己专业的词库，这个词库可以基于爬虫也可以基于人工搜集整理。网上有很多可以下载到的词库，不过都是比较通用的。

然后就可以按照下面的步骤计算情感取向了:

  • 获取全部的用户评价内容
  • 先进行分词
  • 根据每个词计算总体的情感分值，公式如:-1^(否定词的个数)*程度词的分值*评价词的分值
  • 然后根据正负判断情感走向。

比如，难道非得让我说差么？中，难道和非都算否定词，这样分值就是(-1)^2*1*-1 = -1，结论是负面评价
再比如，难道这样不好吗?中，难道和不都是否定词，分值为(-1)^2*1*1=1，结论是正面评价

虽然说有上面这些规则，在一些特定语境里面情感分析还是会出现误差。而且词语的位置也是一个很重要的因素，在词典这种机制里面，是忽略掉位置的。下面我们再看看基于机器学习的分析方法吧！

基于机器学习的情感分析方法

定义问题

在情感分析中应用机器学习，首先第一步是定义问题，即先要判断情感分析是一个回归问题还是分类问题，还是聚类问题。由于用户基本上就是正面评价和负面评价，因此我们可以把它定义成二分类的问题。问题定义完，就可以考虑使用什么分类器的方法，比如逻辑回归、支持向量机、神经网络...都可以尝试。

准备数据

有机器学习背景的同学都应该知道，分类的问题属于有监督的学习问题，因此是需要提前准备一些标注数据的（标注的意思就是我们想要知道的结果）。比如现在有这样一波数:

评价语1 正面评价
评价语2 负面评价
评价语3 正面评价
评价语4 正面评价

其中评价属于最后我们想要的结果，即Label；评价语则是原始的数据，需要给变成可以计算的数值（方法有几种：词袋、TF-IDF、word2vec这个以后在详细说明，可以简单的理解为就是把一些评价文字，变成了 01010101的数值作为特征）

然后我们就形成了这样的数据:

(0 1 1 0 1),1
(1 1 0 0 1),0
(0 1 0 0 0),1
(0 1 1 1 0),1

接下来就需要准备训练集和测试集，训练集用来训练模型；测试集用来测试模型是否正确。训练集在选取时，需要注意正负两个label的比例。试想一下，如果你的训练集里面90%都是负面评价，那么这个模型直接就写死只返回负面评价的结果，那么如果测试集也是同样的数据分布比例，那么正确率也会高达90%。这样显然是不合理的，因此要保证样本中正负评价数据的均衡。关于评测，手段有很多比如RMSE,MSE等等，有兴趣可以多了解下。

训练模型

然后就是利用各种算法训练模型，训练之后对比一下，选一个正确率最高的即可。最后把模型保存下面，之后可以直接使用。

应用

这里就直接应用模型，传入响应评价对应的特征参数即可。

总结

如果想要快速实现一个情感分析系统，最快的方式就是找到对应的情感词库，直接基于词典来做。如果考虑到未来的优化...可以再尝试使用机器学习的方式。

参考

posted @ 2017-09-07 18:13  xingoo  阅读(10107)  评论(10)  编辑  收藏  举报