SnowNLP使用自定义语料进行模型训练(情感分析)

艾派森 2024-06-23 08:01:01 阅读 63

SnowNLP

SnowNLP是一个功能强大的中文文本处理库,它囊括了中文分词、词性标注、情感分析、文本分类、关键字/摘要提取、TF/IDF、文本相似度等诸多功能,像隐马尔科夫模型、朴素贝叶斯、TextRank等算法均在这个库中有对应的应用。如果大家仔细观察过博主的博客,就会发现博主使用了摘要提取这一功能来增强博客的sEO,即通过自然语言处理(NLP)技术,提取每一篇文章中的摘要信息。因为SnowNLP本身使用的语料是电商网站评论,所以,当我们面对不同的使用场景时,它自带的这个模型难免会出现"水土不服"”。因此,如果我们希望得到更接近实际的结果,最好的方案是使用自定义语料进行模型训练。值得庆幸的是,这一切在SnowNLP中实施起来非常简单,并不需要我们去钻研那些高深莫测的算法。至此,就引出了今天这篇博客的主题,即 SnowNLP使用自定义语料进行模型训练。

SnowNLP主要原理是计算出的情感分数表示语义积极的概率,越接近0情感表现越消极,越接近1情感表现越积极。

关于snownlp实战案例,可以参考我之前的文章数据分析案例-对某宝用户评论做情感分析

我们先来看看如果不重新训练模型,直接使用原生的snownlp结果是什么样的

from snownlp import SnowNLPprint('"这首歌真难听"的情感得分是:',SnowNLP("这首歌真难听").sentimentsprint(SnowNLP('"今天天气真好啊"的情感得分是:',"今天天气真好啊").sentiments)

 从结果我们以看出,第一个明显是消极评分,结果确实0.79,明显不符合。第二个也一样,是积极情感,评分也不高。所以我们需要训练自己的情感分析模型才能得出我们想要的结果。

训练模型

关于如何训练情感分析模型的方法有很多,包括基于词典/规则、机器学习、snownlp。本次就讲解最容易上手的snownlp来训练模型。

首先提前准备好消极和积极情感的文本,分别为neg.txt和pos.txt。

比如我这里的neg.txt

pos.txt

 接着开始训练模型

# 训练from snownlp import sentimentsentiment.train('neg.txt', 'pos.txt')sentiment.save("sentiment.marshal")

运行之后在同目录下会生成一个sentiment.marshal.3的文件。

接着来到你snownlp的路径下:

 这里建议你备份一下原生的sentiment.marshal.3文件,然后将刚才得到的sentiment.marshal.3文件替换这里的sentiment.marshal.3即可。

接下来我们重新运行上面的测试代码,结果如下:

 此时,我们明显看见了随着模型的改变,效果明显发生变化,模型准确度提高。

测试模型

前面我们已经训练了自己的语料库,得出了模型。接着我们用测试数据来检测模型的准确率。 

# 测试模型效果,导入测试数据import pandas as pddata_test = pd.read_excel("test.xlsx")data_test.head()

sentiment是人工标记的情感标签。

s = []for c in data_test['comment']: score = SnowNLP(c).sentiments if score>=0.5: s.append(1) else: s.append(0)count = np.sum((s == data_test['sentiment'])==1)print('准确率为:',count/len(data_test))

 

 得出的模型准确率还有待提高,只要前面准备的消极和积极的语料库数据足够大且丰富,这里的准确率就会提高一大截。

模型利用

前面我们已经将模型训练好了,接着我们就开始利用模型给未标记情感分类的评论进行标记。

data = pd.read_excel("data.xlsx")s = []for c in data['comment']: score = SnowNLP(c).sentiments if score>=0.5: s.append(1) else: s.append(0)data['sentiment'] = sdata.to_excel("data_result.xlsx",index=False) # 导出标记情感标签的评论数据data.head()

 以上就是SnowNLP使用自定义语料进行模型训练,希望对学习情感分析的你有所帮助。



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