自然语言处理(NLP)之使用LSTM进行文本情感分析

情感分析简介

文本情感分析（Sentiment Analysis）是自然语言处理（NLP）方法中常见的应用，也是一个有趣的基本任务，尤其是以提炼文本情绪内容为目的的分类。它是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。
  本文将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对文本进行褒义、贬义、中性的判断。在大多应用场景下，只分为两类。例如对于“喜爱”和“厌恶”这两个词，就属于不同的情感倾向。
  本文将详细介绍如何使用深度学习模型中的LSTM模型来实现文本的情感分析。

文本介绍及语料分析  

以某电商网站中某个商品的评论作为语料（corpus.csv），该数据集的下载网址为：https://github.com/renjunxiang/Text-Classification/blob/master/TextClassification/data/data_single.csv ，该数据集一共有4310条评论数据，文本的情感分为两类：“正面”和“反面”，该数据集的前几行如下：

evaluation,label
用了一段时间，感觉还不错，可以,正面
电视非常好，已经是家里的第二台了。第一天下单，第二天就到本地了，可是物流的人说车坏了，一直催，客服也帮着催，到第三天下午5点才送过来。父母年纪大了，买个大电视画面清晰，趁着耳朵还好使，享受几年。,正面
电视比想象中的大好多，画面也很清晰，系统很智能，更多功能还在摸索中,正面
不错,正面
用了这么多天了，感觉还不错。夏普的牌子还是比较可靠。希望以后比较耐用，现在是考量质量的时候。,正面
物流速度很快，非常棒，今天就看了电视，非常清晰，非常流畅，一次非常完美的购物体验,正面
非常好，客服还特意打电话做回访,正面
物流小哥不错，辛苦了，东西还没用,正面
送货速度快，质量有保障，活动价格挺好的。希望用的久，不出问题。,正面

接着我们需要对语料做一个简单的分析：

• 数据集中的情感分布；
• 数据集中的评论句子长度分布。

使用以下Python脚本，我们可以统计出数据集中的情感分布以及评论句子长度分布。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager
from itertools import accumulate

#  设置matplotlib绘图时的字体
my_font = font_manager.FontProperties(fname='C:\Windows\Fonts\simfang.ttf')

#  统计句子长度及出现次数的频数
df = pd.read_csv('./data_single.csv')
print(df.groupby('label')['label'].count())

df['length'] = df['evaluation'].apply(lambda x: len(x))
# print(df)
len_df = df.groupby('length').count()
sent_length = len_df.index.tolist()
sent_freq = len_df['evaluation'].tolist()

#  绘制句子长度及出现频数统计图
plt.bar(sent_length, sent_freq)
plt.title("句子长度及出现频数统计图", fontproperties=my_font)
plt.xlabel("句子长度", fontproperties=my_font)
plt.ylabel("句子长度出现的频数", fontproperties=my_font)
plt.savefig("./句子长度及出现频数统计图.png")
plt.close()

#  绘制句子长度累计分布函数（CDF）
sent_pentage_list = [(count / sum(sent_freq)) for count in accumulate(sent_freq)]

# 绘制CDF
plt.plot(sent_length, sent_pentage_list)

#  寻找分位点为quantile的句子长度
quantile = 0.91
# print(list(sent_pentage_list))
for length, per in zip(sent_length, sent_pentage_list):
    if round(per, 2) == quantile:
        index = length
        break
print('\n分位点为%s的句子长度：%d' % (quantile, index))

# 绘制句子长度累积分布函数图
plt.plot(sent_length, sent_pentage_list)
plt.hlines(quantile, 0, index, colors="c", linestyles="dashed")
plt.vlines(index, 0, quantile, colors="c", linestyles="dashed")
plt.text(0, quantile, str(quantile))
plt.text(index, 0, str(index))
plt.title("句子长度累积分布函数图", fontproperties=my_font)
plt.xlabel("句子长度", fontproperties=my_font)
plt.ylabel("句子长度累积频率", fontproperties=my_font)
plt.savefig("./句子长度累积分布函数图.png")
plt.close()

运行结果：

label
正面    1908
负面    2375
Name: label, dtype: int64

分位点为0.91的句子长度：183

可以看到，正反面两类情感的比例差不多。句子长度及出现频数统计图如下：

句子长度累积分布函数图如下：

可以看到，大多数样本的句子长度集中在1-200之间，句子长度累计频率取0.91分位点，则长度为183左右。

使用LSTM模型

  接着我们使用深度学习中的LSTM模型来对上述数据集做情感分析，笔者实现的模型框架如下：

完整的Python代码如下：

import pickle
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.utils import np_utils, plot_model
from keras.models import Sequential
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from keras.layers import LSTM, Dense, Embedding, Dropout
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score


# 导入数据
# 文件的数据中，特征为evaluation, 类别为label.
def load_data(filepath, input_shape=20):
    df = pd.read_csv(filepath)

    # 标签及词汇表
    labels, vocabulary = list(df['label'].unique()), list(df['evaluation'].unique())
    # print(len(labels))
    # print(len(vocabulary))

    # 构造字符级别的特征
    string = ''
    for word in vocabulary:
        string += word
    # print(string)

    vocabulary = set(string)
    # print(vocabulary)

    # 字典列表
    word_dictionary = {word: i + 1 for i, word in enumerate(vocabulary)}
    with open('word_dict.pk', 'wb') as f:
        pickle.dump(word_dictionary, f)
    inverse_word_dictionary = {i + 1: word for i, word in enumerate(vocabulary)}
    label_dictionary = {label: i for i, label in enumerate(labels)}
    with open('label_dict.pk', 'wb') as f:
        pickle.dump(label_dictionary, f)
    output_dictionary = {i: labels for i, labels in enumerate(labels)}

    vocab_size = len(word_dictionary.keys())  # 词汇表大小
    label_size = len(label_dictionary.keys())  # 标签类别数量
    # print(vocab_size, labels)

    # 序列填充，按input_shape填充，长度不足的按0补充
    x = [[word_dictionary[word] for word in sent] for sent in df['evaluation']]
    x = pad_sequences(maxlen=input_shape, sequences=x, padding='post', value=0)
    y = [[label_dictionary[sent]] for sent in df['label']]
    y = [np_utils.to_categorical(label, num_classes=label_size) for label in y]
    y = np.array([list(_[0]) for _ in y])

    return x, y, output_dictionary, vocab_size, label_size, inverse_word_dictionary


# 创建深度学习模型， Embedding + LSTM + Softmax.
def create_LSTM(n_units, input_shape, output_dim, filepath):
    x, y, output_dictionary, vocab_size, label_size, inverse_word_dictionary = load_data(filepath)
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(input_dim=vocab_size + 1, output_dim=output_dim,
                        input_length=input_shape, mask_zero=True))
    model.add(LSTM(n_units, input_shape=(x.shape[0], x.shape[1])))
    model.add(Dropout(0.2))
    model.add(Dense(label_size, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

    plot_model(model, to_file='./model_lstm.png', show_shapes=True)
    model.summary()

    return model


# 模型训练
def model_train(input_shape, filepath, model_save_path):
    # 将数据集分为训练集和测试集，占比为9:1
    # input_shape = 100
    x, y, output_dictionary, vocab_size, label_size, inverse_word_dictionary = load_data(filepath, input_shape)
    train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(x, y, test_size=0.1, random_state=42)

    # 模型输入参数，需要自己根据需要调整
    n_units = 100
    batch_size = 32
    epochs = 5
    output_dim = 20

    # 模型训练
    lstm_model = create_LSTM(n_units, input_shape, output_dim, filepath)
    lstm_model.fit(train_x, train_y, epochs=epochs, batch_size=batch_size, verbose=1)

    # 模型保存
    lstm_model.save(model_save_path)

    N = test_x.shape[0]  # 测试的条数
    predict = []
    label = []
    for start, end in zip(range(0, N, 1), range(1, N + 1, 1)):
        sentence = [inverse_word_dictionary[i] for i in test_x[start] if i != 0]
        y_predict = lstm_model.predict(test_x[start:end])
        label_predict = output_dictionary[np.argmax(y_predict[0])]
        label_true = output_dictionary[np.argmax(test_y[start:end])]
        print(''.join(sentence), label_true, label_predict)  # 输出预测结果
        predict.append(label_predict)
        label.append(label_true)

    acc = accuracy_score(predict, label)  # 预测准确率
    print('模型在测试集上的准确率为: %s.' % acc)


if __name__ == '__main__':
    filepath = './data_single.csv'
    input_shape = 180
    # load_data(filepath, input_shape)
    model_save_path = './corpus_model.h5'
    model_train(input_shape, filepath, model_save_path)

对上述模型，共训练5次，训练集和测试集比例为9:1，输出的结果为：

Model: "sequential"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
embedding (Embedding)        (None, 180, 20)           43100     
_________________________________________________________________
lstm (LSTM)                  (None, 100)               48400     
_________________________________________________________________
dropout (Dropout)            (None, 100)               0         
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 2)                 202       
=================================================================
Total params: 91,702
Trainable params: 91,702
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Epoch 1/5
121/121 [==============================] - 15s 94ms/step - loss: 0.5719 - accuracy: 0.6683
Epoch 2/5
121/121 [==============================] - 8s 65ms/step - loss: 0.2164 - accuracy: 0.9286
Epoch 3/5
121/121 [==============================] - 7s 58ms/step - loss: 0.1884 - accuracy: 0.9385
Epoch 4/5
121/121 [==============================] - 7s 57ms/step - loss: 0.1435 - accuracy: 0.9590
Epoch 5/5
121/121 [==============================] - 7s 57ms/step - loss: 0.1161 - accuracy: 0.9646
硬件一般，但是软件很棒， 负面 负面
客服态度好。电视还没有开始用，还不知道效果。用了再评价 正面 负面
对的起这样的价钱 支持京东 想要下单的亲可以放心下单 加油 语音遥控器没有 希望京东送一个 谢谢 负面 正面
非常差，8月8日1元预购的电视礼包，说不发就不发了，真是非常差劲，真后悔在这家店买东西，大家不要再来了。 负面 负面
京东物流慢了些，本来应该昨天送到的，结果今天才送到。电视还可以，稍微有点延迟，性价比很高。 负面 负面
后还选择了这个创维一些国产的品牌，但是仔细参考参数之后还是做出了一个大胆的选择，选择的微鲸，使用了，之后的感觉非常的不错，老婆也非常的喜欢，感觉比那个乐视的话还是有一定的优势。可惜的话就是会员不够多，然后的话价格稍微贵了一点，现在可能那个平板液晶平板这一块也涨价了，所以说这个也情有可原。喜欢的可以大胆下手了，不会失望的，至少比创维，海信要好多了…性价比更高！ 负面 负面
卧室用的，画面挺清晰，但是不能离近看，否则颜色会很诡异，安装师傅挺好的 正面 正面
......

......
电视机一般，低端机不要求那么高咯。 负面 负面
很好，两点下单上午就到了，服务很好。 正面 正面
帮朋友买的，好好好好好好好好 正面 正面
模型在测试集上的准确率为: 0.9230769230769231.

模型预测

  接着，我们利用刚刚训练好的模型，对新的数据进行测试。在这儿随机改造上述样本的评论，然后预测其情感倾向。情感预测的Python代码如下：

# Import the necessary modules
import pickle
import numpy as np
from keras.models import load_model
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 导入字典
with open('word_dict.pk', 'rb') as f:
    word_dictionary = pickle.load(f)
with open('label_dict.pk', 'rb') as f:
    output_dictionary = pickle.load(f)

try:
    # 数据预处理
    input_shape = 180
    sent = "很满意，电视非常好。护眼模式，很好，也很清晰。"
    x = [[word_dictionary[word] for word in sent]]
    x = pad_sequences(maxlen=input_shape, sequences=x, padding='post', value=0)

    # 载入模型
    model_save_path = './corpus_model.h5'
    lstm_model = load_model(model_save_path)

    # 模型预测
    y_predict = lstm_model.predict(x)
    label_dict = {v: k for k, v in output_dictionary.items()}
    print('输入语句: %s' % sent)
    print('情感预测结果: %s' % label_dict[np.argmax(y_predict)])

except KeyError as err:
    print("您输入的句子有汉字不在词汇表中，请重新输入！")
    print("不在词汇表中的单词为：%s." % err)

运行结果：

输入语句: 很满意，电视非常好。护眼模式，很好，也很清晰。
情感预测结果: 正面