项目八 认识自然语言处理-任务4动手做文本情感倾向性分析实验.pptx

### 项目八 认识自然语言处理—任务4：动手做文本情感倾向性分析实验 #### 一、项目背景及意义 随着互联网技术的发展和普及，人们越来越多地通过网络平台进行交流互动，其中就包括了商品和服务的评价。这些评价不仅反映了用户的情感倾向，也成为其他潜在消费者决策的重要依据。然而，大量的用户评论对于人工处理而言是一项艰巨的任务。因此，利用自然语言处理技术进行自动化的情感分析变得尤为重要。 #### 二、情感分析简介 情感分析（Sentiment Analysis），又称为意见挖掘（Opinion Mining），是指使用计算机技术和算法来识别和提取文本中的主观信息，并判断这些信息的情感极性，即正面、负面或中性。情感分析在商业智能、舆情监控、市场调研等领域有着广泛的应用。 #### 三、实验目的 本次实验旨在帮助学习者理解并掌握文本情感分析的基本原理和技术方法，包括： 1. **理解情感分析的实现原理**：了解情感分析的基本流程和技术手段。 2. **实现情感分析程序代码**：通过编写实际代码完成一个简单的情感分析系统。 #### 四、实验流程 1. **输入评论文本**：获取待分析的文本数据。 2. **数据预处理**：对原始文本进行清洗，包括去除无关字符、分词等步骤。 3. **词向量表示**：将文本转换为计算机可处理的形式，常见的有词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。 4. **LSTM模型参数调优**：利用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）进行情感分析模型训练，并调整模型参数以优化性能。 5. **保存模型**：保存训练好的模型以便后续使用。 6. **调用模型进行预测**：使用保存的模型对新的文本数据进行情感倾向性分析。 #### 五、实验环境搭建 1. **操作系统**：Windows 7 64位 2. **开发工具**：PyCharm Professional 2018 3. **编程语言**：Python 3.6.4 4. **框架及库**： - TensorFlow 1.4.0 - Keras 2.1.0 - Anaconda 3-5.1.0 ##### 安装tensorflow和Keras 1. **安装tensorflow**：通过pip命令在线安装tensorflow，具体命令为：“pip install --index-url https://pypi.douban.com/simple tensorflow-gpu==1.4.0”。安装完成后可以通过运行以下代码检查是否安装成功： ```python import tensorflow as tf hello = tf.constant('hello, world') sess = tf.Session() print(sess.run(hello)) ``` 如果输出“hello, world”，则表示安装成功。 2. **安装Keras**：同样使用pip命令安装Keras，具体命令为：“pip install keras==2.1.0”。安装成功后，可以通过导入Keras库来验证安装情况： ```python import keras print(keras.__version__) ``` 输出应为2.1.0。 #### 六、数据处理 1. **数据清洗**：去除文本中的噪声，例如特殊字符、HTML标签等。 2. **分词**：将连续的文本切分成单独的词语，便于进一步处理。 3. **去停用词**：停用词通常指那些出现频率高但对语义贡献较小的词语，如“的”、“是”等，在文本处理中一般会被去除。 #### 七、实例分析 假设有一条评论：“这是我看过文字写得很糟糕的书因为买了还是耐着性子看完了但是总体来说不好文字内容结构都不好”。 1. **数据清洗**：去除标点符号等非文本内容。 2. **分词**：将文本切分为单独的词语，例如：“这”、“是”、“我”等。 3. **去停用词**：去除如“的”、“是”等常见停用词。 通过以上步骤，我们可以得到一个干净且易于分析的数据集，为后续的情感分析打下良好的基础。