不甘心的时候，就是在进步；痛苦的时候，就是在成长。
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一、Snownlp 简介
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编码。# 安装
pip install snownlp -i /simple --trusted-host
二、Snownlp 特性中文分词（Character-Based Generative Model）
词性标注（TnT 3-gram 隐马）
情感分析（官网没有介绍具体原理，但是指明购物类的评论的准确率较高，其实是因为它的语料库主要是购物方面的）
文本分类（原理是朴素贝叶斯）
转换成拼音 （Trie树实现的最大匹配）
繁体转简体 （Trie树实现的最大匹配）
提取文本关键词（TextRank算法）
提取文本摘要（TextRank算法）
tf，idf
Tokenization（分割成句子）
文本相似（BM25）
三、Snownlp库的基本使用from snownlp import SnowNLP
word = u'这个姑娘真好看'
s = SnowNLP(word)
print(s.words) # 分词
print(list(s.tags)) # 词性标注
print(s.sentiments) # 情感分数
print(s.pinyin) # 拼音
print(SnowNLP(u'蒹葭蒼蒼，白露為霜。所謂伊人，在水一方。').han) # 繁体字转简体
运行结果如下：
['这个', '姑娘', '真', '好看']
[('这个', 'r'), ('姑娘', 'n'), ('真', 'd'), ('好看', 'a')]
0.9002381975487243
['zhe', 'ge', 'gu', 'niang', 'zhen', 'hao', 'kan']
蒹葭苍苍，白露为霜。所谓伊人，在水一方。from snownlp import SnowNLP
text = u'''
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。
它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。
因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，
所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。
自然语言处理并不是一般地研究自然语言，
而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，
特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
'''
s = SnowNLP(text)
print(s.keywords(limit=3)) # 关键词提取
print('--------------------------------')
summary = s.summary(limit=4) # 文本概括
for i in summary:
print(i)
print('--------------------------------')
print(s.sentences) # 句子
运行结果如下：
['语言', '自然', '计算机']
--------------------------------
因而它是计算机科学的一部分
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学
所以它与语言学的研究有着密切的联系
--------------------------------
['自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向', '它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法', '自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学', '因此', '这一领域的研究将涉及自然语言', '即人们日常使用的语言', '所以它与语言学的研究有着密切的联系', '但又有重要的区别', '自然语言处理并不是一般地研究自然语言', '而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统', '特别是其中的软件系统', '因而它是计算机科学的一部分']
Process finished with exit code 0# 评价词语对文本的重要程度
# TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。
# TF词频越大越重要，但是文中会的“的”，“你”等无意义词频很大，却信息量几乎为0，这种情况导致单纯看词频评价词语重要性是不准确的。因此加入了idf
# IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t越重要
# TF-IDF综合起来，才能准确的综合的评价一词对文本的重要性。
from snownlp import SnowNLP
s = SnowNLP([[u'这篇', u'文章', u'写得', u'不错'],
[u'那篇', u'论文', u'好'],
[u'这个', u'东西', u'好吃']])
print(s.tf) # tf 意思是词频(Term Frequency)
print('---------------------------------------------------')
print(s.idf) # idf 意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)
print('-----------------------------------------------------')
# 文本相似度
print(s.sim([u'文章']))
print(s.sim([u'好']))
运行结果如下：
[{'这篇': 1, '文章': 1, '写得': 1, '不错': 1}, {'那篇': 1, '论文': 1, '好': 1}, {'这个': 1, '东西': 1, '好吃': 1}]
---------------------------------------------------
{'这篇': 0.5108256237659907, '文章': 0.5108256237659907, '写得': 0.5108256237659907, '不错': 0.5108256237659907, '那篇': 0.5108256237659907, '论文': 0.5108256237659907, '好': 0.5108256237659907, '这个': 0.5108256237659907, '东西': 0.5108256237659907, '好吃': 0.5108256237659907}
-----------------------------------------------------
[0.4686473612532025, 0, 0]
[0, 0.5348959411162205, 0]# 关于训练
# 现在提供训练的包括分词，词性标注，情感分析，都是用的snownlp库自带的原始文件 以分词为例 分词在snownlp/seg目录下
from snownlp import seg
sentiment.train('neg.txt', 'pos.txt')
seg.save('seg.marshal')
# 这样训练好的文件就保存为seg.marshal了，之后修改snownlp/seg/__init__.py里的data_path指向刚训练好的文件即可
四、NLP测试
1. 获取数据
爬取部分好评、中评和差评数据，分别保存到三个txt里。
2. 处理数据from pathlib import Path
import pandas as pd
# 获取当前目录下 存储好评 中评 差评数据的txt
p = Path(r'D:\python\pycharm\program\数据分析\中文情感分析')
review_txt = list(p.glob('**/*.txt'))
all_data = pd.DataFrame()
for item in review_txt:
emotion = item.stem # 获取文件名 除后缀的部分
with Path(item).open(mode='r') as f:
con = f.read().split('\n')
data = pd.DataFrame({'评论内容': con, '标签': [emotion] * len(con)})
all_data = all_data.append(data)
all_data.to_excel('评论数据.xlsx', index=False)
3. NLP测试from snownlp import SnowNLP
import pandas as pd
import re
df = pd.read_excel('评论数据.xlsx')
content = df['评论内容']
# 去除一些无用的字符 只提取出中文出来
content = [' '.join(re.findall('[\u4e00-\u9fa5]+', item, re.S)) for item in content]
# 对每条评论进行情感打分
scores = [SnowNLP(i).sentiments for i in content]
emotions = []
# 根据分数来划定好评 中评 差评
for i in scores:
if i >= 0.75:
emotions.append('好评')
elif 0.45 <= i < 0.75:
emotions.append('中评')
else:
emotions.append('差评')
df['情感分数'] = scores
df['情感'] = emotions
df.to_excel('NLP测试后数据.xlsx')import pandas as pd
# 计算预测准确率
df = pd.read_excel('NLP测试后数据.xlsx')
# 看准确率 通过Snownlp情感打分 设置梯度得出的情感 好评 中评 差评 与实际标签相比较
data = df[df['标签'] == df['情感']]
print('准确率为：{:.3%}'.format(len(data) / len(df)))
运行结果如下：
准确率为：72.292%
Process finished with exit code 0准确率还可以，但还不算高，分析原因可能为如下方面：
因为只是做练习、熟悉Snownlp库的基本使用，通过情感打分和设置梯度来判断情感，没有自己构建该领域的语料库，如果构建了相关语料库，替换默认语料库，准确率会高很多。所以语料库是非常关键的，如果要正式进行文本挖掘，建议要构建自己的语料库。
这个商品下的评论，中评、差评的界限比较模糊，每条评论的标签用的是爬取时默认标签：属于什么评论，没有人工去看，会有相当的误差。
对文本的处理也只是滤掉其他字符，提取中文。
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