运用Keras框架对图书评论进行情感分析

写完毕业论文很久了，现在开始来写这篇博客
我的本科毕业论文是《融合图书评论情感分析、图书评分和用户评分的图书推荐系统》
其中一部分就运用到了自然语言处理中的情感分析，我用的是深度学习的方法解决，用的深度学习的Keras框架
语料数据来源于公开的ChineseNlpCorpus的数据集online_shopping_10_cats，截取其中的图书评论数据作为后面长短记忆神经网络的训练集。项目地址：https://github.com/liuhuanyong/ChineseNLPCorpus

1、情感分析的语料处理

在对图书评论的数据进行情感分析之前，去掉语料中的标点符号、特殊符号、英文字母、数字等没用的信息，这里使用的是正则表达式去除，运用jieba汉语分词库对评论文本进行分词。之后去掉一些停用词，使用的是哈工大的停用词库，将哈工大停用词库的数据读取成集合，每次对评论文本分词后的词语判断是否存在于停用词的集合当中，如果存在则去掉，否则进入下一步。最后形成一个常用词的词袋。

import collections
import pickle
import re
import jieba

# 数据过滤
def regex_filter(s_line):
    # 剔除英文、数字，以及空格
    special_regex = re.compile(r"[a-zA-Z0-9\s]+")
    # 剔除英文标点符号和特殊符号
    en_regex = re.compile(r"[.…{|}#$%&\'()*+,!-_./:~^;<=>?@★●，。]+")
    # 剔除中文标点符号
    zn_regex = re.compile(r"[《》、，“”；～？！：（）【】]+")

    s_line = special_regex.sub(r"", s_line)
    s_line = en_regex.sub(r"", s_line)
    s_line = zn_regex.sub(r"", s_line)
    return s_line

# 加载停用词
def stopwords_list(file_path):
    stopwords = [line.strip() for line in open(file_path, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
    return stopwords



#主函数开始
word_freqs = collections.Counter()  # 词频
stopword = stopwords_list("stopWords.txt")   #加载停用词
max_len = 0
with open("Corpus.txt", "r", encoding="utf-8",errors='ignore') as f:
    for line in f:
        comment , label = line.split(",")
        sentence = comment.replace("\n","")
        # 数据预处理
        sentence = regex_filter(sentence)   #去掉评论中的数字、字符、空格
        words = jieba.cut(sentence)   #使用jieba进行中文句子分词
        x = 0    
        for word in words:
            word_freqs[word] += 1
            x += 1                  #记录每个词语的词频
        max_len = max(max_len, x)   #将句子分词后，记录最长的句子长度
f.close()       #关闭文件
with open("BookComments.txt", "r", encoding="utf-8",errors='ignore') as file:
    for line in file:
        line = line.replace("\n","")
        bookid,cm = line.split(",")
        comment_list = cm.split(";")
        for comment in comment_list:
            sentence = regex_filter(comment)   #去掉评论中的数字、字符、空格
            words = jieba.cut(sentence)   #使用jieba进行中文句子分词
            x = 0    
            for word in words:
                word_freqs[word] += 1
                x += 1                  #记录每个词语的词频
            max_len = max(max_len, x)   #将句子分词后，记录最长的句子长度
file.close()
print(max_len)
print('nb_words ', len(word_freqs))   #输出词袋的大小

2、生成字典

对语料进行处理之后，对每个词语统计词频，取高频率的词，将每个高频词对应于唯一的一个数字编号，将字典写入文件中保存。

## 准备数据
MAX_FEATURES = 40000 # 最大词频数
vocab_size = min(MAX_FEATURES, len(word_freqs)) + 2
# 构建词频字典
word2index = {x[0]: i+2 for i, x in enumerate(word_freqs.most_common(MAX_FEATURES))}
word2index["PAD"] = 0    #增加一个"PAD"用于后面补0的词
word2index["UNK"] = 1    #增加一个"UNK"用于不在字典中的词
# 将字典写入文件中保存
with open('word_dict.pickle', 'wb') as handle:
    pickle.dump(word2index, handle, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

3、构建LSTM模型

遍历数据集的每一条评论，将评论分词，之后去掉各种无用符号和常用词，通过上一节的字典，将词语序列转换成数字序列。之后划分训练集和测试集。先将数字序列通过Embedding嵌入层进行压缩，转变为词向量[12]，之后构建隐藏层大小为128和64的LSTM，通过Flatten层将数据压平，进入Dense全连接层，最后进入激活层，之后构建模型，拟合数据。其中优化器选择adam，损失函数选择categorical_crossentropy。

#训练模型，找出模型的最佳迭代次数，即为4轮最佳
import pickle
from tensorflow.keras.layers import Flatten,Activation,Dense, SpatialDropout1D,Embedding,LSTM 
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.preprocessing import sequence
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report
import jieba  #用来分词
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#https://blog.csdn.net/qq_40663357/article/details/102382992?utm_source=app
# 加载分词字典
with open('word_dict.pickle', 'rb') as handle:
    word2index = pickle.load(handle)

### 准备数据
MAX_FEATURES = 40002 # 最大词频数
MAX_SENTENCE_LENGTH = 100 # 句子最大长度
num_recs = 0  # 样本数

with open("Corpus.txt", "r", encoding="utf-8",errors='ignore') as f:
    for line in f:       #遍历数据集的每一行
        num_recs += 1
f.close()

# 初始化句子数组和label数组
X = np.empty(num_recs,dtype=list)
y = np.zeros(num_recs)
i=0

with open("Corpus.txt", "r", encoding="utf-8",errors='ignore') as f:
    for line in f:
        comment , label = line.split(",")
        sentence = comment.replace(' ', '')
        words = jieba.cut(sentence)
        seqs = []
        for word in words:
            # 在词频中
            if word in word2index:
                seqs.append(word2index[word])
            else:
                seqs.append(word2index["UNK"]) # 不在词频内的补为UNK
        X[i] = seqs
        y[i] = int(label)
        i += 1
f.close()

# 把句子转换成数字序列，并对句子进行统一长度，长的截断，短的补0
X = sequence.pad_sequences(X, maxlen=MAX_SENTENCE_LENGTH)
# 使用pandas对label进行one-hot编码
y1 = pd.get_dummies(y).values
print(X.shape)
print(y1.shape)
# 数据划分
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = train_test_split(X, y1, test_size=0.3, random_state=0)
## 网络构建
EMBEDDING_SIZE = 256 # 词向量维度
HIDDEN_LAYER_SIZE = 128 # 隐藏层大小
BATCH_SIZE = 64 # 每批大小
NUM_EPOCHS = 10 # 训练周期数



# 创建一个实例
model = Sequential()
# 构建词向量
model.add(Embedding(MAX_FEATURES, EMBEDDING_SIZE,input_length=MAX_SENTENCE_LENGTH))
model.add(LSTM(HIDDEN_LAYER_SIZE, dropout=0.1, return_sequences=True))
model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
#model.add(layers.Dropout(0.1))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(2)) #[0, 1] or [1, 0]
model.add(Activation('softmax'))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metrics=['accuracy'])
model.summary()
history=model.fit(Xtrain, ytrain, epochs=10, batch_size=BATCH_SIZE, validation_data=(Xtest, ytest))  
model.save('my_model.h5')
acc = history.history['accuracy']
val_acc = history.history['val_accuracy']
loss = history.history['loss']
val_loss = history.history['val_loss']

epochs = range(1, len(acc) + 1)
plt.plot(epochs, acc, 'bo', label='Training acc')
plt.plot(epochs, val_acc, 'b', label='Validation acc')
plt.title('Training and validation accuracy')
plt.legend()
plt.figure()

plt.plot(epochs, loss, 'bo', label='Training loss')
plt.plot(epochs, val_loss, 'b', label='Validation loss')
plt.title('Training and validation loss')
plt.legend()
plt.show()

LSTM的模型结构和参数

模型效果