python使用Word2Vec进行情感分析解析

python实现情感分析（Word2Vec）

** 前几天跟着老师做了几个项目，老师写的时候劈里啪啦一顿敲，写了个啥咱也布吉岛，线下自己就瞎琢磨，终于实现了一个最简单的项目。输入文本，然后分析情感，判断出是好感还是反感。看最终结果：↓↓↓↓↓↓

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大概就是这样，接下来实现一下。

实现步骤

加载数据，预处理

数据就是正反两类，保存在neg.xls和pos.xls文件中，

数据内容类似购物网站的评论，分别有一万多个好评和一万多个差评，通过对它们的处理，变成我们用来训练模型的特征和标记。

首先导入几个python常见的库，train_test_split用来对特征向量的划分，numpy和pands是处理数据常见的库，jieba库用来分词，joblib用来保存训练好的模型，sklearn.svm是机器学习训练模型常用的库，我觉得核心的就是Word2Vec这个库了，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量。

from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba as jb
from sklearn.externals import joblib
from sklearn.svm import SVC
from gensim.models.word2vec import Word2Vec

加载数据，将数据分词，将正反样本拼接，然后创建全是0和全是1的向量拼接起来作为标签，

 neg =pd.read_excel("data/neg.xls",header=None,index=None)
 pos =pd.read_excel("data/pos.xls",header=None,index=None)
 # 这是两类数据都是x值
 pos['words'] = pos[0].apply(lambda x:list(jb.cut(x)))
 neg['words'] = neg[0].apply(lambda x:list(jb.cut(x)))
 #需要y值 0 代表neg 1代表是pos
 y = np.concatenate((np.ones(len(pos)),np.zeros(len(neg))))
 X = np.concatenate((pos['words'],neg['words']))

切分训练集和测试集

利用train_test_split函数切分训练集和测试集，test_size表示切分的比例，百分之二十用来测试，这里的random_state是随机种子数，为了保证程序每次运行都分割一样的训练集和测试集。否则，同样的算法模型在不同的训练集和测试集上的效果不一样。训练集和测试集的标签无非就是0和1，直接保存，接下来单独处理特征向量。

 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=3)
 #保存数据
 np.save("data/y_train.npy",y_train)
 np.save("data/y_test.npy",y_test)

词向量计算

网上搜到的专业解释是这样说的：使用一层神经网络将one-hot（独热编码）形式的词向量映射到分布式形式的词向量。使用了Hierarchical softmax， negative sampling等技巧进行训练速度上的优化。作用：我们日常生活中使用的自然语言不能够直接被计算机所理解，当我们需要对这些自然语言进行处理时，就需要使用特定的手段对其进行分析或预处理。使用one-hot编码形式对文字进行处理可以得到词向量，但是，由于对文字进行唯一编号进行分析的方式存在数据稀疏的问题，Word2Vec能够解决这一问题，实现word embedding
专业解释的话我还是一脸懵，后来看了一个栗子，大概是这样：
word2vec也叫word embeddings，中文名“词向量”，作用就是将自然语言中的字词转为计算机可以理解的稠密向量（Dense Vector）。在word2vec出现之前，自然语言处理经常把字词转为离散的单独的符号，也就是One-Hot Encoder。

在语料库中，杭州、上海、宁波、北京各对应一个向量，向量中只有一个值为1，其余都为0。但是使用One-Hot Encoder有以下问题。一方面，城市编码是随机的，向量之间相互独立，看不出城市之间可能存在的关联关系。其次，向量维度的大小取决于语料库中字词的多少。如果将世界所有城市名称对应的向量合为一个矩阵的话，那这个矩阵过于稀疏，并且会造成维度灾难。
使用Vector Representations可以有效解决这个问题。Word2Vec可以将One-Hot Encoder转化为低维度的连续值，也就是稠密向量，并且其中意思相近的词将被映射到向量空间中相近的位置。
如果将embed后的城市向量通过PCA降维后可视化展示出来，那就是这个样子。

计算词向量

#初始化模型和词表
 wv = Word2Vec(size=300,min_count=10)
 wv.build_vocab(x_train)
 # 训练并建模
 wv.train(x_train,total_examples=1, epochs=1)
 #获取train_vecs
 train_vecs = np.concatenate([ build_vector(z,300,wv) for z in x_train])
 #保存处理后的词向量
 np.save('data/train_vecs.npy',train_vecs)
 #保存模型
 wv.save("data/model3.pkl")

 wv.train(x_test,total_examples=1, epochs=1)
 test_vecs = np.concatenate([build_vector(z,300,wv) for z in x_test])
 np.save('data/test_vecs.npy',test_vecs)

•对句子中的所有词向量取均值，来生成一个句子的vec

def build_vector(text,size,wv):
 #创建一个指定大小的数据空间
 vec = np.zeros(size).reshape((1,size))
 #count是统计有多少词向量
 count = 0
 #循环所有的词向量进行求和
 for w in text:
 try:
 vec += wv[w].reshape((1,size))
 count +=1
 except:
 continue

 #循环完成后求均值
 if count!=0:
 vec/=count
 return vec

训练SVM模型

训练就用SVM，sklearn库已经封装了具体的算法，只需要调用就行了，原理也挺麻烦，老师讲课的时候我基本都在睡觉，这儿就不装哔了。（想装装不出来。。😭）

 #创建SVC模型
 cls = SVC(kernel="rbf",verbose=True)
 #训练模型
 cls.fit(train_vecs,y_train)
 #保存模型
 joblib.dump(cls,"data/svcmodel.pkl")
 #输出评分
 print(cls.score(test_vecs,y_test))

预测

训练完后也得到了训练好的模型，基本这个项目已经完成了，然后为了使看起来好看，加了个图形用户界面，看起来有点逼格，

from tkinter import *
import numpy as np
import jieba as jb
import joblib
from gensim.models.word2vec import Word2Vec

class core():
 def __init__(self,str):
 self.string=str

 def build_vector(self,text,size,wv):
 #创建一个指定大小的数据空间
 vec = np.zeros(size).reshape((1,size))
 #count是统计有多少词向量
 count = 0
 #循环所有的词向量进行求和
 for w in text:
 try:
 vec += wv[w].reshape((1,size))
 count +=1
 except:
 continue
 #循环完成后求均值
 if count!=0:
 vec/=count
 return vec
 def get_predict_vecs(self,words):
 # 加载模型
 wv = Word2Vec.load("data/model3.pkl")
 #将新的词转换为向量
 train_vecs = self.build_vector(words,300,wv)
 return train_vecs
 def svm_predict(self,string):
 # 对语句进行分词
 words = jb.cut(string)
 # 将分词结果转换为词向量
 word_vecs = self.get_predict_vecs(words)
 #加载模型
 cls = joblib.load("data/svcmodel.pkl")
 #预测得到结果
 result = cls.predict(word_vecs)
 #输出结果
 if result[0]==1:
 return "好感"
 else:
 return "反感"
 def main(self):
 s=self.svm_predict(self.string)
 return s

root=Tk()
root.title("情感分析")
sw = root.winfo_screenwidth()
#得到屏幕宽度
sh = root.winfo_screenheight()
#得到屏幕高度
ww = 500
wh = 300
x = (sw-ww) / 2
y = (sh-wh) / 2-50
root.geometry("%dx%d+%d+%d" %(ww,wh,x,y))
# root.iconbitmap('tb.ico')

lb2=Label(root,text="输入内容，按回车键分析")
lb2.place(relx=0, rely=0.05)

txt = Text(root,font=("宋体",20))
txt.place(rely=0.7, relheight=0.3,relwidth=1)

inp1 = Text(root, height=15, width=65,font=("宋体",18))
inp1.place(relx=0, rely=0.2, relwidth=1, relheight=0.4)

def run1():
 txt.delete("0.0",END)
 a = inp1.get('0.0',(END))
 p=core(a)
 s=p.main()
 print(s)
 txt.insert(END, s) # 追加显示运算结果

def button1(event):
 btn1 = Button(root, text='分析', font=("",12),command=run1) #鼠标响应
 btn1.place(relx=0.35, rely=0.6, relwidth=0.15, relheight=0.1)
 # inp1.bind("<Return>",run2) #键盘响应

button1(1)
root.mainloop()

运行一下：

项目已经完成了，简单的实现了一下情感分析，不过泛化能力一般般，输入的文本风格类似与网上购物的评论那样才看起来有点准确，比如喜欢，讨厌，好，不好，质量，态度这些网店评论经常出现的词汇分析起来会很准，但是例如温柔，善良，平易近人这些词汇分析的就会很差。优化的话我感觉可以训练各种风格的样本，或集成学习多个学习器进行分类，方法很多，但是实现起来又是一个大工程，像我这最后一排的学生，还是去打游戏去咯。

项目中的训练样本，训练好的模型以及完整项目代码
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http://xiazai.jb51.net/202007/yuanma/data_jb51.rar

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