基于字典的情感分析#
以下内容来自邓旭东HIT https://zhuanlan.zhihu.com/p/23225934
情感分析就是分析一句话说得是很主观还是客观描述，分析这句话表达的是积极的情绪还是消极的情绪。
原理#
比如这么一句话：
“这手机的画面极好，操作也比较流畅。不过拍照真的太烂了！系统也不好。”
① 情感词
要分析一句话是积极的还是消极的，最简单最基础的方法就是找出句子里面的情感词，积极的情感词比如：赞，好，顺手，华丽等，消极情感词比如：差，烂，坏，坑爹等。出现一个积极词就+1，出现一个消极词就-1。 里面就有“好”，“流畅”两个积极情感词，“烂”一个消极情感词。那它的情感分值就是1+1-1+1=2. 很明显这个分值是不合理的，下面一步步修改它。
② 程度词
“好”，“流畅”和‘烂“前面都有一个程度修饰词。”极好“就比”较好“或者”好“的情感更强，”太烂“也比”有点烂“情感强得多。所以需要在找到情感词后往前找一下有没有程度修饰，并给不同的程度一个权值。比如”极“，”无比“，”太“就要把情感分值4，”较“，”还算“就情感分值2，”只算“，”仅仅“这些就0.5了。那么这句话的情感分值就是：41+12-14+1=3
③ 感叹号
可以发现太烂了后面有感叹号，叹号意味着情感强烈。因此发现叹号可以为情感值+2. 那么这句话的情感分值就变成了：41+12-1*4-2+1 = 1
④ 否定词
明眼人一眼就看出最后面那个”好“并不是表示”好“，因为前面还有一个”不“字。所以在找到情感词的时候，需要往前找否定词。比如”不“，”不能“这些词。而且还要数这些否定词出现的次数，如果是单数，情感分值就*-1，但如果是偶数，那情感就没有反转，还是1。在这句话里面，可以看出”好“前面只有一个”不“，所以”好“的情感值应该反转，-1。 因此这句话的准确情感分值是：41+12-14-2+1-1 = -1
⑤ 积极和消极分开来
再接下来，很明显就可以看出，这句话里面有褒有贬，不能用一个分值来表示它的情感倾向。而且这个权值的设置也会影响最终的情感分值，敏感度太高了。因此对这句话的最终的正确的处理，是得出这句话的一个积极分值，一个消极分值（这样消极分值也是正数，无需使用负数了）。它们同时代表了这句话的情感倾向。所以这句评论应该是”积极分值：6，消极分值：7“
⑥ 以分句的情感为基础
再仔细一步，详细一点，一条评论的情感分值是由不同的分句加起来的，因此要得到一条评论的情感分值，就要先计算出评论中每个句子的情感分值。这条例子评论有四个分句，因此其结构如下（[积极分值, 消极分值]）：[[4, 0], [2, 0], [0, 6], [0, 1]]
以上就是使用情感词典来进行情感分析的主要流程了，算法的设计也会按照这个思路来实现。
算法设计#
第一步：读取评论数据，对评论进行分句。
第二步：查找对分句的情感词，记录积极还是消极，以及位置。
第三步：往情感词前查找程度词，找到就停止搜寻。为程度词设权值，乘以情感值。
第四步：往情感词前查找否定词，找完全部否定词，若数量为奇数，乘以-1，若为偶数，乘以1。
第五步：判断分句结尾是否有感叹号，有叹号则往前寻找情感词，有则相应的情感值+2。
第六步：计算完一条评论所有分句的情感值，用数组（list）记录起来。
第七步：计算并记录所有评论的情感值。
第八步：通过分句计算每条评论的积极情感均值，消极情感均值，积极情感方差，消极情感方差。
import csv
import jieba
import numpy as np
#打开词典文件，返回列表
def open_dict(Dict, path):
path = path + '%s.txt' % Dict
dictionary = open(path, 'r', encoding='utf-8')
dict = []
for word in dictionary:
word = word.strip('\n')
dict.append(word)
return dict
def judgeodd(num):
if (num % 2) == 0:
return 'even'
else:
return 'odd'
#修改成自己的path路径。
deny_word = open_dict(Dict = '否定词', path= r'./Textmining/')
posdict = open_dict(Dict = 'positive', path= r'./Textmining/')
negdict = open_dict(Dict = 'negative', path= r'./Textmining/')
degree_word = open_dict(Dict = '程度级别词语', path= r'./Textmining/')
len(degree_word), degree_word[:3]
(225, ['extreme', '百分之百', '倍加'])
mostdict = degree_word[degree_word.index('extreme')+1 : degree_word.index('very')]#权重4，即在情感词前乘以3
verydict = degree_word[degree_word.index('very')+1 : degree_word.index('more')]#权重3
moredict = degree_word[degree_word.index('more')+1 : degree_word.index('ish')]#权重2
ishdict = degree_word[degree_word.index('ish')+1 : degree_word.index('last')]#权重0.5
mostdict[:5]
['百分之百', '倍加', '备至', '不得了', '不堪']
def sentiment_score_list(dataset):
seg_sentence = dataset.split('。')
count1 = []
count2 = []
for sen in seg_sentence: #循环遍历每一个评论
segtmp = jieba.lcut(sen, cut_all=False) #把句子进行分词，以列表的形式返回
i = 0 #记录扫描到的词的位置
a = 0 #记录情感词的位置
poscount = 0 #积极词的第一次分值
poscount2 = 0 #积极词反转后的分值
poscount3 = 0 #积极词的最后分值（包括叹号的分值）
negcount = 0
negcount2 = 0
negcount3 = 0
for word in segtmp:
if word in posdict: # 判断词语是否是情感词
poscount += 1
c = 0
for w in segtmp[a:i]: # 扫描情感词前的程度词
if w in mostdict:
poscount *= 4.0
elif w in verydict:
poscount *= 3.0
elif w in moredict:
poscount *= 2.0
elif w in ishdict:
poscount *= 0.5
elif w in deny_word:
c += 1
if judgeodd(c) == 'odd': # 扫描情感词前的否定词数
poscount *= -1.0
poscount2 += poscount
poscount = 0
poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3
poscount2 = 0
else:
poscount3 = poscount + poscount2 + poscount3
poscount = 0
a = i + 1 # 情感词的位置变化
elif word in negdict: # 消极情感的分析，与上面一致
negcount += 1
d = 0
for w in segtmp[a:i]:
if w in mostdict:
negcount *= 4.0
elif w in verydict:
negcount *= 3.0
elif w in moredict:
negcount *= 2.0
elif w in ishdict:
negcount *= 0.5
elif w in degree_word:
d += 1
if judgeodd(d) == 'odd':
negcount *= -1.0
negcount2 += negcount
negcount = 0
negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3
negcount2 = 0
else:
negcount3 = negcount + negcount2 + negcount3
negcount = 0
a = i + 1
elif word == '！' or word == '!': ##判断句子是否有感叹号
for w2 in segtmp[::-1]: # 扫描感叹号前的情感词，发现后权值+2，然后退出循环
if w2 in posdict or negdict:
poscount3 += 2
negcount3 += 2
break
i += 1 # 扫描词位置前移
# 防止出现负数的情况
pos_count = 0
neg_count = 0
if poscount3 < 0 and negcount3 > 0:
neg_count += negcount3 - poscount3
pos_count = 0
elif negcount3 < 0 and poscount3 > 0:
pos_count = poscount3 - negcount3
neg_count = 0
elif poscount3 < 0 and negcount3 < 0:
neg_count = -poscount3
pos_count = -negcount3
else:
pos_count = poscount3
neg_count = negcount3
count1.append([pos_count, neg_count])
count2.append(count1)
count1 = []
return count2
def sentiment_score(senti_score_list):
score = []
for review in senti_score_list:
Pos_list, Neg_list = np.array(review).T
Pos = np.sum(Pos_list)
Neg = np.sum(Neg_list)
score.append([Pos, Neg])
return score
data = '今天心情不好！股票又跌了，损失惨重,和女朋友也分手了！非常生气，我非常郁闷！！！！'
data2= '我好开心啊，非常非常非常高兴！今天我得了一百分，我很兴奋开心，愉快，开心!!!'
print(sentiment_score(sentiment_score_list(data)))
print(sentiment_score(sentiment_score_list(data2)))
Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache /var/folders/8b/hhnbt0nd4zsg2qhxc28q23w80000gn/T/jieba.cache
Loading model cost 0.745 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
[[90.0, 189.0]]
[[498.0, 48.0]]