2020美赛C题：pyhton实现npl自然语言处理记录

前言

此次2020美赛一共4天，最后一天通宵完成论文，总算在早上九点钟之前完成了代码。以下是简单记录我在完成代码时遇到的一些困难和解决办法

文本预处理

参考代码：
主要参考代码
使用nltk对文本进行分词删除停止词等预处理，使得一条评论被若干有意义的词代替。我的电脑停止词地址：C:\Users\Lenovo\AppData\Roaming\nltk_data\corpora\stopwords
可以自己制作停止词，我用的是文件里的english停止词作为原本，以及我自己添加的关于吹风机评论中常出现的意义的词，做成了一个新的停止词：hair_dryer
遇到的问题，在使用spacy下的指定包时，用pip直接下载失败，不知道具体什么原因，但是后来自己在网页上下载了之后用指定命令本地安装成功了。指定命令也很玄乎，在这里耽误了很多时间：spacy下的load(‘en’)

LDA主题分析加可视化

LDA模型建立见上一篇参考代码

多进程程序需写进main函数

在实现主体分类后还对模型的复杂度和一致性得分进行了计算，在执行一致性得分是出现了错误，最后发现是我的代码不在main函数里所以无法执行多进程程序。最后的解决方法参照：
多进程程序需写进main函数
计算模型困惑度
在LDA模型建立后进行了困惑度计算模型准确性
困惑度和一致性

可视化

参考代码：pyLDAvis可视化参考代码
主题分析结果感觉玄乎，主要看个人理解，而且每次跑出来的记过都不一样。放在论文中主要是因为他有两个可视化，显得非常高级。提升LDA主题分类的方法我暂时没有想到。

错误解决
使用和LDA模型一起的那篇文章的可视化方法，我在使用pyLDAvis可视化时遇到了一个很大的困难，困难详情和解决方法见我的求助帖：python吧
最后是换了一个思路进可视化，原来的可能是因为我没有下载jupyter note。所以最后只能使用网址打开结果，而不是从本地的工具中打开。
ps：按照贴吧里的方式打开IIS后，C盘用户文件夹出现了一个新的用户：DefaultAppPool

NLTK情感分析

参考代码：对推特里的评论进行情感分析

制作语料包

使用和实验数据同类型的语料才能得到较为准确的结果。在这里我们将原推特语料包进行了更改，但是我最终还是没有得到较为准确 的结果，可能是语料不够丰富，爬虫暂时还没有学习。
在这次比赛中我是直接修改了推特语料包，但是其实自己做一个新的文档就可以了，将代码的import twitter_samples更改为新创建的语料文件夹，然后将积极和消极分别放在两个.json下。该文件夹放在C:\Users\Lenovo\AppData\Roaming\nltk_data\corpora 目录下就行了
from nltk.corpus import twitter_samples

情感积极性量化

原代码中只实现了输出了评论的积极性，要么是积极要么是消极。我对其进行了一写改动，计算了每一个积极词语或消极词语出现频率，最后用积极频率-消极频率生成了情感积极度。使用了以下的代码作为启发：情感积极度计算

一些收获

python查错

首先是关于python代码错误提示的查找方法。我以往查错一般都只查找到自己写的代码的层面。通过这一次我发现有时候你的代码没有错的，错误出现在原本的包函数中，这个时候我们要顺着python错误提示的函数继续往下找。为什么下载的包中的函数也会有错误呢，一类是你的windows系统不支持某种语法（见：[Errno 2] No such file or directory: ‘nul’），一类是他包中有一些函数更改了名字，执行的时候只认识更改后的名字，但是你的包没有改名。
下图是我做pyLDAvis时遇到的错误提示

美赛感悟

一个重点，美赛不需要支撑材料
我们的情感积极性分析结果十分差强人意，在最后一天的白天我几乎都在调整语料包试图提高准确度。很遗憾，最后失败了。然后。。。。。。
我只能说还好不需要支撑材料，我们最后附录里都没放一点代码。
团队分工不要太明确了。这样会让每个人都很孤独，很累
这次比赛是在线上进行的，这使得我们的交流变得更加的困难。而且每个人之间的分工变得更加的独立。
讲实话这一次的论文很多地方我都没看过一遍，我只修改了部分模型的建立和填写了模型的求解答案。以及最后一个晚上写了结论。其余的时间我都在与代码进行抗争。但是在最后的论文中体现我代码的部分其实并不多，虽然每一个结果都需要我量化之后的情感度再计算，但是一想到我们代码运行出的数据准确性奇低，我就觉得我其实在论文中没做多少贡献。如果使用我的数据结果进行计算，会发现我们做的大部分合理猜想都没法得到验证，所以。。。。。。
我的其他两个队友，一个队友是基本写完了所有论文的主要部分。还有数据筛选，简单计算。而且大部分的模型都是由她一个人想出来的，我只在前两天经常参与了讨论，提供了一些想法。
另外一个队友主要是翻译，这次因为支气管炎的问题又无法在语音中交流，所以她在建模方面基本没有提供想法。一些不涉及建模主要思想的论文部分由她来完成，且兼任做图做表等。
美赛与国赛
相比上次国赛在一起思考，并且可以互相提供帮助，这一次的完全分工给人的感觉太差了。我们都是物联网专业的，本来的优势就是技能限制不大所以可以互相提供帮助，在这一次比赛中完全没有用到。
这一次比国赛使用的时间也多了很多，除去吃饭睡觉我们基本上都在做建模，而且吃饭睡觉的时间也很短暂，每天都是一点以后或者两点睡，七点多起。最后一天还通宵了。
还是很还念国赛在一起每天有那么多时间可以思考吃什么，还可以到处串门打听敌情的时光。
数学建模
之后我们队伍没有再参加比赛了，因为没有训练所以建模的能力一直在退化。后来我作为论文写手和其他两个人组队去参加了一次华数杯，拿了二等奖但其实这个比赛水平不高，题目也基本靠文字建模，答案不靠边编的厉害也能上。真正热爱数学建模的不是靠这比赛的两三天来学习 ，还是需要长期的积累与团队多次的训练磨合。而国赛才是真正检验一个队伍水平的比赛，美赛其实都不能完全说明水平。可能有些队伍在论文上面很精彩，拿了其他大大小小的很多奖，但是国赛却从来没拿过，这可能就要思考是不是模型太过理想空洞而忽略了建模的本身：如何高效合理的去解决问题。