情感分類 中文語料

2021-07-28 15:06:17 字數 3637 閱讀 5452

title: 情感分類–中文語料

data: 2017-03-04

tags: nltk

折騰了幾天終於上午用nltk實現了中文語料的分類。把整個流程記錄一下。

用的是譚松波老師的酒店分類的語料庫，有四個版本：2000(balanced)、4000(balanced)、6000(balanced)、10000(unbalanced)。語料庫結構如下：

-chnsenticorp_htl_ba_2000


|-neg


|-neg


.0.txt ~ neg


.999


.txt


|-pos


|-pos.0


.txt ~ pos.999


.txt
因為該語料庫編碼格式為gb2312，為了後續在python和nltk中好處理，將其轉化為utf-8編碼格式，使用了乙個轉碼的小工具gb2312<–>utf-8 。統一轉碼之後，將進行中文分詞，使用jiaba。

import glob


import jieba 


i=0;


for file in glob.glob(r"c:\users\rumusan\desktop\chnsenticorp_htl_ba_2000\pos\*.txt"):


with open(file,"r+",encoding= 'utf-8') as f1:


lines=f1.readlines()


lines=''.join(lines)


lines=lines.replace('\n', '')#原檔案有大量空行，去掉


seg_list = jieba.cut(lines)#分詞


seg_list=' '.join(seg_list)


#        print(seg_list) #顯示分詞結果


f2=open(r"c:\users\rumusan\desktop\2\%d.txt"%i,'w',encoding='utf-8')


f2.write(seg_list)#分詞結果寫入


f2.close()


i=i+1;
分別轉碼neg和pos的1000個檔案，並進行儲存：

-hotle_reviews


|-neg


|-0.txt ~ 999.txt


|-pos


|-0.txt ~ .999.txt
分詞效果還是不錯的：

硬體 設施 太舊 , 和 房價 不 相符 , ** 還是 貴 了……
現在我們已經把文字進行了預處理，可以將其作為語料庫。nltk有兩種載入自己語料庫的檔案：

第一種：

from nltk.corpus import plaintextcorpusreader


corpus_root=r"c:\users\rumusan\desktop\hotel_reviews"


hotel_reviews=plaintextcorpusreader(corpus_root,'.*')


hotel_reviews.fileids()#檢視所有檔案
第二種：

from nltk.corpus import bracketparsecorpusreader


corpus_root=r"c:\users\rumusan\desktop\hotel_reviews"


file_pattern = r".*/.*\.txt"  


hotel_reviews=bracketparsecorpusreader(corpus_root,file_pattern)


hotel_reviews.fileids()#檢視所有檔案
採用了第一種方式，為了便於處理，我們把語料結構轉化為和「情感分析–example」中一樣：

import nltk


import random


#載入自己的語料庫


from nltk.corpus import plaintextcorpusreader


#路徑corpus_root_reviews=r"c:\users\rumusan\desktop\hotel_reviews"


#總（後有對整個庫處理的步驟，就重複載入了。）


corpus_root_neg=r"c:\users\rumusan\desktop\hotel_reviews\neg"


#neg


corpus_root_pos=r"c:\users\rumusan\desktop\hotel_reviews\pos"


#pos


#載入reviews=plaintextcorpusreader(corpus_root_reviews,'.*')#總


neg=plaintextcorpusreader(corpus_root_neg,'.*')#neg


pos=plaintextcorpusreader(corpus_root_pos,'.*')#pos


documents_neg =[(list(neg.words(fileid)),0)#加入了標籤0


for fileid in neg.fileids()]


documents_pos =[(list(pos.words(fileid)),1)#加入了標籤1


for fileid in pos.fileids()]


documents_neg.extend(documents_pos)#組合documents_neg和documents_pos


documents=documents_neg#將組合後的語料庫命名為document
下面和英文語料分類就大體一致了：

random.shuffle(documents)


all_words = nltk.freqdist(w for w in reviews.words())


word_features=[word for (word, freq) in all_words.most_common(3000)]


defdocument_features


(document):


document_words = set(document)


features = {}


for word in word_features:


features[word] = (word in document_words)


return features


featuresets = [(document_features(d), c) for (d,c) in documents]


train_set,test_set=featuresets[500:],featuresets[:500]


classifier=nltk.*****bayesclassifier.train(train_set)


print (nltk.classify.accuracy(classifier,test_set))


#哪些特徵是分類器發現最有資訊量的


classifier.show_most_informative_features(10)
大致的流程已經可以了，接下來可以進行一些細緻的處理，如特徵、分類器、訓練集和測試集等等。

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