snownlp 原理_情感分析 —— snownlp原理和实践

一、snownlp简介

snownlp是什么？

SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码，所以使用时请自行decode成unicode。

以上是官方对snownlp的描述，简单地说，snownlp是一个中文的自然语言处理的Python库，支持的中文自然语言操作包括：

中文分词

词性标注

情感分析

文本分类

转换成拼音

繁体转简体

提取文本关键词

提取文本摘要

tf，idf

Tokenization

文本相似

在本文中，将重点介绍snownlp中的情感分析(Sentiment Analysis)。

二、snownlp情感分析模块的使用

2.1、snownlp库的安装

snownlp的安装方法如下：

pip install snownlp

2.2、使用snownlp情感分析

利用snownlp进行情感分析的代码如下所示：

#coding:UTF-8

import sys

from snownlp import SnowNLP

def read_and_analysis(input_file, output_file):

f = open(input_file)

fw = open(output_file, "w")

while True:

line = f.readline()

if not line:

break

lines = line.strip().split("\t")

if len(lines) < 2:

continue

s = SnowNLP(lines[1].decode('utf-8'))

# s.words 查询分词结果

seg_words = ""

for x in s.words:

seg_words += "_"

seg_words += x

# s.sentiments 查询最终的情感分析的得分

fw.write(lines[0] + "\t" + lines[1] + "\t" + seg_words.encode('utf-8') + "\t" + str(s.sentiments) + "\n")

fw.close()

f.close()

if __name__ == "__main__":

input_file = sys.argv[1]

output_file = sys.argv[2]

read_and_analysis(input_file, output_file)

上述代码会从文件中读取每一行的文本，并对其进行情感分析并输出最终的结果。

注：库中已经训练好的模型是基于商品的评论数据，因此，在实际使用的过程中，需要根据自己的情况，重新训练模型。

2.3、利用新的数据训练情感分析模型

在实际的项目中，需要根据实际的数据重新训练情感分析的模型，大致分为如下的几个步骤：

准备正负样本，并分别保存，如正样本保存到pos.txt，负样本保存到neg.txt；

利用snownlp训练新的模型

保存好新的模型

重新训练情感分析的代码如下所示：

#coding:UTF-8

from snownlp import sentiment

if __name__ == "__main__":

# 重新训练模型

sentiment.train('./neg.txt', './pos.txt')

# 保存好新训练的模型

sentiment.save('sentiment.marshal')

注意：若是想要利用新训练的模型进行情感分析，需要修改代码中的调用模型的位置。

data_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),'sentiment.marshal')

三、snownlp情感分析的源码解析

snownlp中支持情感分析的模块在sentiment文件夹中，其核心代码为__init__.py

如下是Sentiment类的代码：

class Sentiment(object):

def __init__(self):

self.classifier = Bayes() # 使用的是Bayes的模型

def save(self, fname, iszip=True):

self.classifier.save(fname, iszip) # 保存最终的模型

def load(self, fname=data_path, iszip=True):

self.classifier.load(fname, iszip) # 加载贝叶斯模型

# 分词以及去停用词的操作

def handle(self, doc):

words = seg.seg(doc) # 分词

words = normal.filter_stop(words) # 去停用词

return words # 返回分词后的结果

def train(self, neg_docs, pos_docs):

data = []

# 读入负样本

for sent in neg_docs:

data.append([self.handle(sent), 'neg'])

# 读入正样本

for sent in pos_docs:

data.append([self.handle(sent), 'pos'])

# 调用的是Bayes模型的训练方法

self.classifier.train(data)

def classify(self, sent):

# 1、调用sentiment类中的handle方法

# 2、调用Bayes类中的classify方法

ret, prob = self.classifier.classify(self.handle(sent)) # 调用贝叶斯中的classify方法

if ret == 'pos':

return prob

return 1-probclass Sentiment(object):

def __init__(self):

self.classifier = Bayes() # 使用的是Bayes的模型

def save(self, fname, iszip=True):

self.classifier.save(fname, iszip) # 保存最终的模型

def load(self, fname=data_path, iszip=True):

self.classifier.load(fname, iszip) # 加载贝叶斯模型

# 分词以及去停用词的操作

def handle(self, doc):

words = seg.seg(doc) # 分词

words = normal.filter_stop(words) # 去停用词

return words # 返回分词后的结果

def train(self, neg_docs, pos_docs):

data = []

# 读入负样本

for sent in neg_docs:

data.append([self.handle(sent), 'neg'])

# 读入正样本

for sent in pos_docs:

data.append([self.handle(sent), 'pos'])

# 调用的是Bayes模型的训练方法

self.classifier.train(data)

def classify(self, sent):

# 1、调用sentiment类中的handle方法

# 2、调用Bayes类中的classify方法

ret, prob = self.classifier.classify(self.handle(sent)) # 调用贝叶斯中的classify方法

if ret == 'pos':

return prob

return 1-prob

从上述的代码中，classify函数和train函数是两个核心的函数，其中，train函数用于训练一个情感分类器，classify函数用于预测。在这两个函数中，都同时使用到的handle函数，handle函数的主要工作为：

对输入文本分词

去停用词

情感分类的基本模型是贝叶斯模型Bayes，对于贝叶斯模型，可以参见文章简单易学的机器学习算法——朴素贝叶斯。对于有两个类别c1c1

和c2c2

的分类问题来说，其特征为w1,⋯,wnw1,⋯,wn

，特征之间是相互独立的，属于类别c1c1

的贝叶斯模型的基本过程为：

P(c1∣w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)P(w1,⋯,wn)P(c1∣w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)P(w1,⋯,wn)

其中：

P(w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)P(w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)

3.1、贝叶斯模型的训练

贝叶斯模型的训练过程实质上是在统计每一个特征出现的频次，其核心代码如下：

def train(self, data):

# data 中既包含正样本，也包含负样本

for d in data: # data中是list

# d[0]:分词的结果，list

# d[1]:正/负样本的标记

c = d[1]

if c not in self.d:

self.d[c] = AddOneProb() # 类的初始化

for word in d[0]: # 分词结果中的每一个词

self.d[c].add(word, 1)

# 返回的是正类和负类之和

self.total = sum(map(lambda x: self.d[x].getsum(), self.d.keys())) # 取得所有的d中的sum之和

这使用到了AddOneProb类，AddOneProb类如下所示：

class AddOneProb(BaseProb):

def __init__(self):

self.d = {}

self.total = 0.0

self.none = 1 # 默认所有的none为1

# 这里如果value也等于1，则当key不存在时，累加的是2

def add(self, key, value):

self.total += value

# 不存在该key时，需新建key

if not self.exists(key):

self.d[key] = 1

self.total += 1

self.d[key] += value

注意：

none的默认值为1

当key不存在时，total和对应的d[key]累加的是1+value，这在后面预测时需要用到

AddOneProb类中的total表示的是正类或者负类中的所有值；train函数中的total表示的是正负类的total之和。

当统计好了训练样本中的total和每一个特征key的d[key]后，训练过程就构建完成了。

3.2、贝叶斯模型的预测

预测的过程使用到了上述的公式，即：

P(c1∣w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)P(c1∣w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)

对上述的公式简化：

P(c1∣w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)=11+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)=11+exp[log(P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1))]=11+exp[log(P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2))−log(P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1))]P(c1∣w1,⋯,wn)=P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)=11+P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1)=11+exp[log(P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2)P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1))]=11+exp[log(P(w1,⋯,wn∣c2)⋅P(c2))−log(P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1))]

其中，分母中的1可以改写为：

1=exp[log(P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1))−log(P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1))]1=exp[log(P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1))−log(P(w1,⋯,wn∣c1)⋅P(c1))]

上述过程对应的代码如下所示：

def classify(self, x):

tmp = {}

for k in self.d: # 正类和负类

tmp[k] = log(self.d[k].getsum()) - log(self.total) # 正类/负类的和的log函数-所有之和的log函数

for word in x:

tmp[k] += log(self.d[k].freq(word)) # 词频，不存在就为0

ret, prob = 0, 0

for k in self.d:

now = 0

try:

for otherk in self.d:

now += exp(tmp[otherk]-tmp[k])

now = 1/now

except OverflowError:

now = 0

if now > prob:

ret, prob = k, now

return (ret, prob)

其中，第一个for循环中的tmp[k]对应了公式中的log(P(ck))log(P(ck))

，第二个for循环中的tmp[k]对应了公式中的log(P(w1,⋯,wn∣ck)⋅P(ck))log(P(w1,⋯,wn∣ck)⋅P(ck))

。

参考文献

转：

https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/80091502

标签：log,wn,self,实践,snownlp,情感,w1,c2,c1

来源： https://www.cnblogs.com/presleyren/p/14210909.html