Python中6種中文文本情感分析的方法詳解

更新時間：2023年06月19日 09:11:00 作者：Python?集中營

中文文本情感分析是一種將自然語言處理技術(shù)應(yīng)用于文本數(shù)據(jù)的方法，它可以幫助我們了解文本中所表達的情感傾向，Python中就有多種方法可以進行中文文本情感分析，下面就來和大家簡單講講

1.基于情感詞典的方法

情感詞典是一種包含了大量情感詞匯的詞典，其中每個詞都被標(biāo)記為積極、消極或中性。

基于情感詞典的方法是將文本中的每個詞與情感詞典中的詞進行匹配，然后根據(jù)匹配結(jié)果計算文本的情感傾向。

Python中常用的情感詞典包括“知網(wǎng)情感詞典”、“哈工大情感詞典”等。

使用這些情感詞典進行情感分析的代碼如下：

import?jieba
import?pandas?as?pd
#?加載情感詞典
posdict?=?pd.read_excel('positive_words.xlsx',?header=None)[0].tolist()
negdict?=?pd.read_excel('negative_words.xlsx',?header=None)[0].tolist()
#?分詞
text?=?'今天天氣真好，心情非常愉快。'
words?=?jieba.lcut(text)
#?計算情感得分
poscount?=?0
negcount?=?0
for?word?in?words:
????if?word?in?posdict:
????????poscount?+=?1
????elif?word?in?negdict:
????????negcount?+=?1
score?=?(poscount?-?negcount)?/?len(words)
print(score)

2.基于機器學(xué)習(xí)的方法

基于機器學(xué)習(xí)的方法是通過訓(xùn)練一個分類器來對文本進行情感分類。

訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常是一些已經(jīng)標(biāo)注好情感傾向的文本，例如電影評論、新聞報道等。

常用的機器學(xué)習(xí)算法包括樸素貝葉斯、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

Python中常用的機器學(xué)習(xí)庫包括scikit-learn、TensorFlow等。

使用scikit-learn進行情感分析的代碼如下：

import?jieba
from?sklearn.feature_extraction.text?import?CountVectorizer
from?sklearn.naive_bayes?import?MultinomialNB
#?加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)
posdata?=?pd.read_excel('positive_data.xlsx',?header=None)[0].tolist()
negdata?=?pd.read_excel('negative_data.xlsx',?header=None)[0].tolist()
data?=?posdata?+?negdata
labels?=?[1]?*?len(posdata)?+?[0]?*?len(negdata)
#?分詞
words?=?['?'.join(jieba.lcut(text))?for?text?in?data]
#?特征提取
vectorizer?=?CountVectorizer()
X?=?vectorizer.fit_transform(words)
#?訓(xùn)練分類器
clf?=?MultinomialNB()
clf.fit(X,?labels)
#?預(yù)測情感
text?=?'今天天氣真好，心情非常愉快。'
test_X?=?vectorizer.transform(['?'.join(jieba.lcut(text))])
score?=?clf.predict_proba(test_X)[0][1]
print(score)

3.基于深度學(xué)習(xí)的方法

基于深度學(xué)習(xí)的方法是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文本進行情感分類。

常用的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計算資源。

Python中常用的深度學(xué)習(xí)庫包括TensorFlow、Keras等。

使用Keras進行情感分析的代碼如下：

import?jieba
from?keras.models?import?Sequential
from?keras.layers?import?Embedding,?Conv1D,?GlobalMaxPooling1D,?Dense
#?加載訓(xùn)練數(shù)據(jù)
posdata?=?pd.read_excel('positive_data.xlsx',?header=None)[0].tolist()
negdata?=?pd.read_excel('negative_data.xlsx',?header=None)[0].tolist()
data?=?posdata?+?negdata
labels?=?[1]?*?len(posdata)?+?[0]?*?len(negdata)
#?分詞
words?=?[jieba.lcut(text)?for?text?in?data]
#?構(gòu)建詞向量
word2vec?=?{}
with?open('sgns.weibo.bigram',?encoding='utf-8')?as?f:
????for?line?in?f:
????????line?=?line.strip().split()
????????word?=?line[0]
????????vec?=?[float(x)?for?x?in?line[1:]]
????????word2vec[word]?=?vec
embedding_matrix?=?[]
for?word?in?vectorizer.get_feature_names():
????if?word?in?word2vec:
????????embedding_matrix.append(word2vec[word])
????else:
????????embedding_matrix.append([0]?*?300)
#?構(gòu)建模型
model?=?Sequential()
model.add(Embedding(len(vectorizer.get_feature_names()),?300,?weights=[embedding_matrix],?input_length=100))
model.add(Conv1D(128,?5,?activation='relu'))
model.add(GlobalMaxPooling1D())
model.add(Dense(1,?activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam',?loss='binary_crossentropy',?metrics=['accuracy'])
#?訓(xùn)練模型
X?=?vectorizer.transform(['?'.join(words[i][:100])?for?i?in?range(len(words))]).toarray()
model.fit(X,?labels,?epochs=10,?batch_size=32)
#?預(yù)測情感
text?=?'今天天氣真好，心情非常愉快。'
test_X?=?vectorizer.transform(['?'.join(jieba.lcut(text)[:100])]).toarray()
score?=?model.predict(test_X)[0][0]
print(score)

4.基于情感知識圖譜的方法

情感知識圖譜是一種將情感詞匯組織成圖譜的方法，其中情感詞匯之間的關(guān)系表示了它們之間的情感聯(lián)系。

基于情感知識圖譜的方法是將文本中的每個詞與情感知識圖譜中的詞進行匹配，然后根據(jù)匹配結(jié)果計算文本的情感傾向。

Python中常用的情感知識圖譜包括“情感知識圖譜”、“情感詞匯本體庫”等。

使用這些情感知識圖譜進行情感分析的代碼如下：

import?jieba
import?pandas?as?pd
from?pyhanlp?import?*
#?加載情感知識圖譜
graph?=?pd.read_excel('emotion_graph.xlsx')
#?分詞
text?=?'今天天氣真好，心情非常愉快。'
words?=?jieba.lcut(text)
#?計算情感得分
poscount?=?0
negcount?=?0
for?word?in?words:
????if?word?in?graph['詞語'].tolist():
????????index?=?graph[graph['詞語']?==?word].index[0]
????????if?graph.loc[index,?'情感分類']?==?'正面':
????????????poscount?+=?1
????????elif?graph.loc[index,?'情感分類']?==?'負(fù)面':
????????????negcount?+=?1
score?=?(poscount?-?negcount)?/?len(words)
print(score)

5.基于情感規(guī)則的方法

情感規(guī)則是一種將情感知識以規(guī)則的形式表達出來的方法，其中每個規(guī)則表示了一種情感表達方式。

基于情感規(guī)則的方法是將文本中的每個句子與情感規(guī)則進行匹配，然后根據(jù)匹配結(jié)果計算文本的情感傾向。

Python中常用的情感規(guī)則包括“情感規(guī)則庫”、“情感知識庫”等。

使用這些情感規(guī)則進行情感分析的代碼如下：

import?jieba
import?pandas?as?pd
#?加載情感規(guī)則庫
rules?=?pd.read_excel('emotion_rules.xlsx')
#?分句
text?=?'今天天氣真好，心情非常愉快。'
sentences?=?HanLP.extractSummary(text,?3)
#?計算情感得分
poscount?=?0
negcount?=?0
for?sentence?in?sentences:
????for?index,?row?in?rules.iterrows():
????????if?row['情感詞']?in?sentence?and?row['情感分類']?==?'正面':
????????????poscount?+=?1
????????elif?row['情感詞']?in?sentence?and?row['情感分類']?==?'負(fù)面':
????????????negcount?+=?1
score?=?(poscount?-?negcount)?/?len(sentences)
print(score)

6.基于情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法

情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種將情感知識和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來的方法，其中情感知識被用來初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和偏置。

基于情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是使用這個初始化好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對文本進行情感分類。

Python中常用的情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括“情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“情感分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”等。

使用這些情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行情感分析的代碼如下：

import?jieba
import?pandas?as?pd
import?numpy?as?np
from?keras.models?import?load_model
#?加載情感神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
model?=?load_model('emotion_network.h5')
#?加載情感詞典
posdict?=?pd.read_excel('positive_words.xlsx',?header=None)[0].tolist()
negdict?=?pd.read_excel('negative_words.xlsx',?header=None)[0].tolist()
#?分詞
text?=?'今天天氣真好，心情非常愉快。'
words?=?jieba.lcut(text)
#?構(gòu)建輸入向量
X?=?np.zeros((1,?len(words)))
for?i,?word?in?enumerate(words):
????if?word?in?posdict:
????????X[0,?i]?=?1
????elif?word?in?negdict:
????????X[0,?i]?=?-1
#?預(yù)測情感
score?=?model.predict(X)[0][0]
print(score)

以上就是基于Python代碼進行中文文本情感分析的6種方式，每種方法都有其優(yōu)缺點，選擇合適的方法需要根據(jù)具體情況進行權(quán)衡。

到此這篇關(guān)于Python中6種中文文本情感分析的方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python文本情感分析內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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