冥界警局片尾曲,is武易,殴打女司机
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步骤：
1 有标签的数据。数据：好评文本:pos_text.txt 差评文本:neg_text.txt
2 构造特征：词，双词搭配(bigrams)，比如“手机 非常”，“非常 好用”，“好用 !”这三个搭配作为分类的特征。以此类推，三词搭配(trigrams)，四词搭配都是可以被作为特征的.
3 特征降维：使用统计方法找到信息量丰富的特征。包括：词频(term frequency)、文档频率(document frequency)、互信息(pointwise mutual information)、信息熵(information entropy)、卡方统计(chi-square)等等。
4 特征表示：nltk——[ {“特征1”: true, “特征2”: true, “特征n”: true, }, 类标签 ]
5 构建分类器并预测：选出最佳算法后可以调整特征的数量来测试准确度。（1）用分类算法训练里面的训练集(training set)，得出分类器。（2）用分类器给开发测试集分类(dev-test set)，得出分类结果。（3）对比分类器给出的分类结果和人工标注的正确结果，给出分类器的准确度。
其中，nltk 主要负责处理特征提取(双词或多词搭配需要使用nltk 来做)和特征选择(需要nltk 提供的统计方法)。scikit-learn 主要负责分类算法，评价分类效果，进行分类等任务。
实验：
1.处理数据。str 是全部pos+neg的数据。类型是：str（）
我要评论def text():
f1 = open('pos_text.txt','r')
f2 = open('neg_text.txt','r')
line1 = f1.readline()
line2 = f2.readline()
str = ''
while line1:
str += line1
line1 = f1.readline()
while line2:
str += line2
line2 = f2.readline()
f1.close()
f2.close()
return str
2.构建特征
#把单个词作为特征
def bag_of_words(words):
d={}
for word in words:
d[word]=true
return d
print(bag_of_words(text()[:5]))
{'除': true, '了': true, '电': true, '池': true, '不': true}
import nltk
from nltk.collocations import bigramcollocationfinder
from nltk.metrics import bigramassocmeasures
#把双个词作为特征，并使用卡方统计的方法，选择排名前1000的双词
def bigram(words,score_fn=bigramassocmeasures.chi_sq,n=1000):
bigram_finder=bigramcollocationfinder.from_words(words) #把文本变成双词搭配的形式
bigrams = bigram_finder.nbest(score_fn,n) #使用卡方统计的方法，选择排名前1000的双词
newbigrams = [u+v for (u,v) in bigrams] # bigrams知识个双词列表
return bag_of_words(newbigrams) #调用bag_of_words 变成{词：true}的字典
print(bigram(text()[:5],score_fn=bigramassocmeasures.chi_sq,n=1000))
{'了电': true, '池不': true, '电池': true, '除了': true}
#把单个词和双个词一起作为特征
def bigram_words(words,score_fn=bigramassocmeasures.chi_sq,n=1000):
bigram_finder=bigramcollocationfinder.from_words(words)
bigrams = bigram_finder.nbest(score_fn,n)
newbigrams = [u+v for (u,v) in bigrams]
word_dict = bag_of_words(words) #单个字的字典
bigrams_dict = bag_of_words(newbigrams)#二元词组的字典
word_dict.update(bigrams_dict) #把字典bigrams_dict合并到字典word_dict中
return word_dict
print(bigram_words(text()[:10],score_fn=bigramassocmeasures.chi_sq,n=1000))
{'除': true, '了': true, '电': true, '池': true, '不': true, '给': true, '力': true, ' ': true, '都': true, '很': true, ' 都': true, '不给': true,
'了电': true, '力 ': true, '池不': true, '电池': true, '给力': true, '都很': true, '除了': true}
import jieba #结巴分词作为特征
def read_file(filename): stop = [line.strip() for line in open('stopword.txt','r',encoding='utf-8').readlines()] #停用词 f = open(filename,'r') line = f.readline() str = [] while line: s = line.split('\t')#去掉换行符 #print('s:',s)#['……\n'] #print('s[0]:',s[0])#['……'] fenci = jieba.cut(s[0],hmm=true) #false默认值：精准模式 参数hmm=true时，就有了新词发现的能力 str.append(list(set(fenci)-set(stop))) line = f.readline() return str #str 是一个整个评论的列表了
print(read_file('pos_text.txt')[:2])
[['真的', '大屏', '僵尸', '好', '敢', '出色', '300', '14', '多买块', '都', '大战', '双核', '秒杀', '帮', '苹果', '一点', '一张', 'g11', '分辨率', '入手',
'地方', '植物', '会', '\n', '值得', '16g', '请', '电池', '不给力', '才', '4', '2820', '拿下', '综合', '盖', '感觉', '回答', 'c6', '选', '10', '留言', '玩机',
'大屏幕', '一起', '放', '照相', '3', '不在乎', '哥', '不是', '非常', '画面', '水果', '游戏', '本来', '再', '贵', '机子', '朋友', '之间', '果断', ' ', '不敢',
'g14', '一会', '咨询', '差', '判定', '觉得', '小', '尽量', '办公室', '想', '高', '多天', '开后', '心动', '打算', '不会', '极品飞车', '纠结', '买', '玩', '很无语',
'不到', '安徽', '阜阳', '老婆', '很', '块', '卡', '俩', '差不多', '价格', '带', '500w'], ['9', '希望', '能够', '电池', '很漂亮', '很棒', '屏幕', '不错', '寸',
'几乎', '完机', '高', '性价比', '4', 'sense', '运行', '都', '值得', '现在', '烫手', '16', '2.3', '一点', '4.3', '长时间', '霸气', '行', '软件', '解决', '入手',
'很', '确实', '瑕不掩瑜', '其实', ' ', '流畅', '兼容', '还', '3.0', '问题', '真机', '整体', '清晰', '机无', '\n']]
from nltk.probability import freqdist,conditionalfreqdist
from nltk.metrics import bigramassocmeasures
#获取信息量最高(前number个)的特征(卡方统计)
def jieba_feature(number):
poswords = []
negwords = []
for items in read_file('pos_text.txt'):#把集合的集合变成集合
for item in items:
poswords.append(item)
for items in read_file('neg_text.txt'):
for item in items:
negwords.append(item)
word_fd = freqdist() #可统计所有词的词频
#freqdist中的键为单词，值为单词的出现总次数。实际上freqdist构造函数接受任意一个列表，
#它会将列表中的重复项给统计起来，在本例中我们传入的其实就是一个文本的单词列表。
cond_word_fd = conditionalfreqdist() #可统计积极文本中的词频和消极文本中的词频
#条件频率分布是频率分布的集合，每个频率分布有一个不同的条件，这个条件通常是文本的类别。
#条件频率分布需要处理的是配对列表，每对的形式是（条件，事件），在示例中条件为文体类别，事件为单词。
#成员方法
#conditions()，返回条件列表
#tabulate(conditions, samples)，根据指定的条件和样本，打印条件频率分布表格
#plot(conditions, samples)，根据给定的条件和样本，绘制条件频率分布图
for word in poswords:
word_fd[word] += 1
cond_word_fd['pos'][word] += 1
for word in negwords:
word_fd[word] += 1
cond_word_fd['neg'][word] += 1
pos_word_count = cond_word_fd['pos'].n() #积极词的数量
neg_word_count = cond_word_fd['neg'].n() #消极词的数量
total_word_count = pos_word_count + neg_word_count
word_scores = {}#包括了每个词和这个词的信息量
for word, freq in word_fd.items():#word_fd={'word':count}
pos_score = bigramassocmeasures.chi_sq(cond_word_fd['pos'][word], (freq, pos_word_count), total_word_count)
#计算积极词的卡方统计量，这里也可以计算互信息等其它统计量.
#卡方x2值描述了自变量与因变量之间的相关程度：x2值越大，相关程度也越大
neg_score = bigramassocmeasures.chi_sq(cond_word_fd['neg'][word], (freq, neg_word_count), total_word_count)
word_scores[word] = pos_score + neg_score #一个词的信息量等于积极卡方统计量加上消极卡方统计量
best_vals = sorted(word_scores.items(), key=lambda item:item[1], reverse=true)[:number] #把词按信息量倒序排序。number是特征的维度，是可以不断调整直至最优的
best_words = set([w for w,s in best_vals])
return dict([(word, true) for word in best_words])
#调整设置，分别从四种特征选取方式开展并比较效果
def build_features():
feature = bag_of_words(text())#第一种：单个词
#feature = bigram(text(),score_fn=bigramassocmeasures.chi_sq,n=500)#第二种：双词
#feature = bigram_words(text(),score_fn=bigramassocmeasures.chi_sq,n=500)#第三种：单个词和双个词
#feature = jieba_feature(300)#第四种：结巴分词
posfeatures = []
for items in read_file('pos_text.txt'):
a = {}
for item in items: #item是每一句的分词列表
if item in feature.keys():
a[item]='true'
poswords = [a,'pos'] #为积极文本赋予"pos"
posfeatures.append(poswords)
negfeatures = []
for items in read_file('neg_text.txt'):
a = {}
for item in items:
if item in feature.keys():
a[item]='true'
negwords = [a,'neg'] #为消极文本赋予"neg"
negfeatures.append(negwords)
return posfeatures,negfeatures
#获得训练数据
posfeatures,negfeatures = build_features()
from random import shuffle
import sklearn
from nltk.classify.scikitlearn import sklearnclassifier
from sklearn.svm import svc, linearsvc, nusvc
from sklearn.naive_bayes import multinomialnb, bernoullinb
from sklearn.linear_model import logisticregression
from sklearn.metrics import accuracy_score
shuffle(posfeatures)
shuffle(negfeatures) #把文本的排列随机化
train = posfeatures[300:]+negfeatures[300:]#训练集(70%)
test = posfeatures[:300]+negfeatures[:300]#验证集(30%)
data,tag = zip(*test)#分离测试集合的数据和标签，便于验证和测试
def score(classifier):
classifier = sklearnclassifier(classifier)
classifier.train(train) #训练分类器
pred = classifier.classify_many(data) #给出预测的标签
n = 0
s = len(pred)
for i in range(0,s):
if pred[i]==tag[i]:
n = n+1
return n/s #分类器准确度
print('bernoullinb`s accuracy is %f' %score(bernoullinb()))
print('multinomianb`s accuracy is %f' %score(multinomialnb()))
print('logisticregression`s accuracy is %f' %score(logisticregression(solver='lbfgs')))
print('svc`s accuracy is %f' %score(svc(gamma='scale')))
print('linearsvc`s accuracy is %f' %score(linearsvc()))
#print('nusvc`s accuracy is %f' %score(nusvc()))
3.结果
# bernoullinb`s accuracy is 0.858333
# **** multinomianb`s accuracy is 0.871667*****
# logisticregression`s accuracy is 0.820000
# svc`s accuracy is 0.805000
# linearsvc`s accuracy is 0.795000
#第四种：结巴分词
# **** bernoullinb`s accuracy is 0.761667*****
# multinomianb`s accuracy is 0.701667
# logisticregression`s accuracy is 0.756667
# svc`s accuracy is 0.688333
# linearsvc`s accuracy is 0.733333
#第三种：单个词和双个词
# ***** bernoullinb`s accuracy is 0.773333******
# multinomianb`s accuracy is 0.688333
# logisticregression`s accuracy is 0.726667
# svc`s accuracy is 0.661667
# linearsvc`s accuracy is 0.726667
#第二种：双词
# bernoullinb`s accuracy is 0.641667
# multinomianb`s accuracy is 0.616667
#***** logisticregression`s accuracy is 0.668333*****
# svc`s accuracy is 0.545000
# linearsvc`s accuracy is 0.653333
#第一种：单个词
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