基于中文文本挖掘库snownlp的购物评论文本情感分析

基于中文文本挖掘库snownlp的购物评论文本情感分析

本文实例讲述了Python实现购物评论文本情感分析操作。分享给大家供大家参考，具体如下：

首先简单介绍一下这个库可以进行哪些文本挖掘。snownlp主要可以进行中文分词（算法是Character-Based Generative Model）、词性标注（原理是TnT、3-gram 隐马）、情感分析（官网木有介绍原理，但是指明购物类的评论的准确率较高，其实是因为它的语料库主要是购物方面的，可以自己构建相关领域语料库，替换原来的，准确率也挺不错的）、文本分类（原理是朴素贝叶斯）、转换拼音、繁体转简体、提取文本关键词（原理是TextRank）、提取摘要（原理是TextRank）、分割句子、文本相似（原理是BM25）。官网还有更多关于该库的介绍，在看我这个文章之前，建议先看一下官网，里面有最基础的一些命令的介绍。官网链接：https://pypi.python.org/pypi/snownlp/0.11.1。

PS：可以直接使用pip install snownlp或者conda install snownlp （Anaconda才可使用conda命令进行安装）命令进行snownlp模块的快速安装（注：这里要求pip版本至少为18.0）。

下面正式介绍实例应用。主要是中文文本的情感分析，我今天从京东网站采集了249条关于笔记本的评论文本作为练习数据，由于我只是想练习一下，没采集更多。然后人工标注每条评论的情感正负性，情感正负性就是指该条评论代表了评论者的何种态度，是褒义还是贬义。以下是样例

其中-1表示贬义，1表示褒义。由于snownlp全部是unicode编码，所以要注意数据是否为unicode编码。因为是unicode编码，所以不需要去除中文文本里面含有的英文，因为都会被转码成统一的编码（补充一下，关于编码问题，我还是不特别清楚，所以这里不多讲，还请对这方面比较熟悉的伙伴多多指教）。软件本身默认的是Ascii编码，所以第一步先设置软件的默认编码为utf-8，代码如下：

1、改变软件默认编码

import sys
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')

2、然后准备数据

import pandas as pd #加载pandas
text=pd.read_excel(u'F:/自然语言处理/评论文本.xlsx',header=0) #读取文本数据
text0=text.iloc[:,0] #提取所有数据
text1=[i.decode('utf-8') for i in text0] #上一步提取数据不是字符而是object，所以在这一步进行转码为字符

3、训练语料库

from snownlp import sentiment #加载情感分析模块
sentiment.train('E:/Anaconda2/Lib/site-packages/snownlp/sentiment/neg.txt', 'E:/Anaconda2/Lib/site-packages/snownlp/sentiment/pos.txt') #对语料库进行训练，把路径改成相应的位置。我这次练习并没有构建语料库，用了默认的，所以把路径写到了sentiment模块下。
sentiment.save('D:/pyscript/sentiment.marshal')#这一步是对上一步的训练结果进行保存，如果以后语料库没有改变，下次不用再进行训练，直接使用就可以了，所以一定要保存，保存位置可以自己决定，但是要把`snownlp/seg/__init__.py`里的`data_path`也改成你保存的位置，不然下次使用还是默认的。

4、进行预测

from snownlp import SnowNLP
senti=[SnowNLP(i).sentiments for i in text1] #遍历每条评论进行预测

5、进行验证准确率
预测结果为positive的概率，positive的概率大于等于0.6，我认为可以判断为积极情感，小于0.6的判断为消极情感。所以以下将概率大于等于0.6的评论标签赋为1，小于0.6的评论标签赋为-1，方便后面与实际标签进行比较。

newsenti=[]
for i in senti:
 if (i>=0.6):
   newsenti.append(1)
 else:
   newsenti.append(-1)
text['predict']=newsenti #将新的预测标签增加为text的某一列，所以现在text的第0列为评论文本，第1列为实际标签，第2列为预测标签
counts=0
for j in range(len(text.iloc[:,0])): #遍历所有标签，将预测标签和实际标签进行比较，相同则判断正确。
  if text.iloc[j,2]==text.iloc[j,1]:
    counts+=1
print u"准确率为:%f"%(float(counts)/float(len(text)))#输出本次预测的准确率

运行结果为：

准确率还可以，但还不算高，原因是我考虑时间原因，并且我只是练习一下，所以没有自己构建该领域的语料库，如果构建了相关语料库，替换默认语料库，准确率会高很多。所以语料库是非常关键的，如果要正式进行文本挖掘，建议要构建自己的语料库。在没有构建新的语料库的情况下，这个83.9357%的准确率还是不错了。

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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。