中文情感分析——snownlp类库源码注释及使用

$ pip install snownlp

# -*- coding:utf-8 -*-
from snownlp import SnowNLP

#创建snownlp对象，设置要测试的语句
s = SnowNLP(u'买来给家婆用来洗儿子的衣服的')

print("1",s.words)   
                #将句子分成单词      
                # ['买', '来', '给', '家婆', '用', '来', '洗', '儿子', '的', '衣服', '的']

s.tags         
                # 例如：[(u'这个', u'r'), (u'东西', u'n'),
                #  (u'真心', u'd'), (u'很', u'd'),
                #  (u'赞', u'Vg')]

# 调用sentiments方法获取积极情感概率 positive的概率
print("2",s.sentiments)

s.pinyin        # 将汉字语句转换为Pinyin语句
                # 例如：[u'zhe', u'ge', u'dong', u'xi',
                #  u'zhen', u'xin', u'hen', u'zan']
#————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
s = SnowNLP(u'「繁體字」「繁體中文」的叫法在臺灣亦很常見。')

s.han           #将繁体字转换为简体字      
                # u'「繁体字」「繁体中文」的叫法
                # 在台湾亦很常见。'
#————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
text = u'''
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。
它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。
因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，
所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。
自然语言处理并不是一般地研究自然语言，
而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，
特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
'''

s = SnowNLP(text)

s.keywords(3)    # [u'语言', u'自然', u'计算机']

s.summary(3)    # [u'因而它是计算机科学的一部分',
                #  u'自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、
                #     数学于一体的科学',
                #  u'自然语言处理是计算机科学领域与人工智能
                #     领域中的一个重要方向']
s.sentences
                #分成句子
#————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————
s = SnowNLP([[u'这篇', u'文章'],
             [u'那篇', u'论文'],
             [u'这个']])
print(s.tf)     #TF意思是词频(Term Frequency)
print(s.idf)    #IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)  
s.sim([u'文章'])# [0.3756070762985226, 0, 0]

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
 
from . import normal
from . import seg
from . import tag
from . import sentiment
from .sim import bm25
from .summary import textrank
from .summary import words_merge
 
 
class SnowNLP(object):
 
    def __init__(self, doc):
        self.doc = doc
        self.bm25 = bm25.BM25(doc)
 
    @property
    def words(self):
        return seg.seg(self.doc)
 
    @property
    def sentences(self):
        return normal.get_sentences(self.doc)
 
    @property
    def han(self):
        return normal.zh2hans(self.doc)
 
    @property
    def pinyin(self):
        return normal.get_pinyin(self.doc)
 
    @property
    def sentiments(self):
        return sentiment.classify(self.doc)#调用了sentiment的classify分类方法
 
    @property
    def tags(self):
        words = self.words
        tags = tag.tag(words)
        return zip(words, tags)
 
    @property
    def tf(self):
        return self.bm25.f
 
    @property
    def idf(self):
        return self.bm25.idf
 
    def sim(self, doc):
        return self.bm25.simall(doc)
 
    def summary(self, limit=5):
        doc = []
        sents = self.sentences
        for sent in sents:
            words = seg.seg(sent)
            words = normal.filter_stop(words)
            doc.append(words)
        rank = textrank.TextRank(doc)
        rank.solve()
        ret = []
        for index in rank.top_index(limit):
            ret.append(sents[index])
        return ret
 
    def keywords(self, limit=5, merge=False):
        doc = []
        sents = self.sentences
        for sent in sents:
            words = seg.seg(sent)
            words = normal.filter_stop(words)
            doc.append(words)
        rank = textrank.KeywordTextRank(doc)
        rank.solve()
        ret = []
        for w in rank.top_index(limit):
            ret.append(w)
        if merge:
            wm = words_merge.SimpleMerge(self.doc, ret)
            return wm.merge()
        return ret

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
 
import os
import codecs
 
from .. import normal
from .. import seg
from ..classification.bayes import Bayes
 
#数据文件路径
data_path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)),
                         'sentiment.marshal')
 
 
class Sentiment(object):
 
    def __init__(self):
        #创建Bayes对象
        self.classifier = Bayes()
 
    #保存训练好的字典数据
    def save(self, fname, iszip=True):
        self.classifier.save(fname, iszip)
 
    #加载字典数据
    def load(self, fname=data_path, iszip=True):
        self.classifier.load(fname, iszip)
 
    #对文档分词
    def handle(self, doc):
        words = seg.seg(doc)
        words = normal.filter_stop(words)
        return words
 
    # 训练数据集
    def train(self, neg_docs, pos_docs):
        data = []
        #读取消极评论list，同时为每条评论加上neg标签，也放入到一个list中
        for sent in neg_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'neg'])
        #读取积极评论list，为每条评论加上pos标签
        for sent in pos_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'pos'])
        #调用分类器的训练数据集方法，对模型进行训练
        self.classifier.train(data)
 
    #分类
    def classify(self, sent):
        #调用贝叶斯分类器的分类方法，获取分类标签和概率
        ret, prob = self.classifier.classify(self.handle(sent))
        #如果分类标签是pos直接返回概率值
        if ret == 'pos':
            return prob
        #如果返回的是neg，由于显示的是积极概率值，因此用1减去消极概率值
        return 1-prob
 
 
classifier = Sentiment()
classifier.load()
 
#训练数据
def train(neg_file, pos_file):
    #打开消极数据文件
    neg = codecs.open(neg_file, 'r', 'utf-8').readlines()
    pos = codecs.open(pos_file, 'r', 'utf-8').readlines()
    neg_docs = []
    pos_docs = []
    #遍历每一条消极评论，放入到list中
    for line in neg:
        neg_docs.append(line.rstrip("\r\n"))
    #遍历每一条积极评论，放入到list中
    for line in pos:
        pos_docs.append(line.rstrip("\r\n"))
    global classifier
    classifier = Sentiment()
    #训练数据，传入积极、消极评论list
    classifier.train(neg_docs, pos_docs)
 
#保存数据字典
def save(fname, iszip=True):
    classifier.save(fname, iszip)
 
#加载数据字典
def load(fname, iszip=True):
    classifier.load(fname, iszip)
 
#对语句进行分类
def classify(sent):
    return classifier.classify(sent)

#训练数据
def train(neg_file, pos_file):
    #打开消极数据文件
    neg = codecs.open(neg_file, 'r', 'utf-8').readlines()
    pos = codecs.open(pos_file, 'r', 'utf-8').readlines()
    neg_docs = []
    pos_docs = []
    #遍历每一条消极评论，放入到list中
    for line in neg:
        neg_docs.append(line.rstrip("\r\n"))
    #遍历每一条积极评论，放入到list中
    for line in pos:
        pos_docs.append(line.rstrip("\r\n"))
    global classifier
    classifier = Sentiment()
    #训练数据，传入积极、消极评论list
    classifier.train(neg_docs, pos_docs)

# 训练数据集
    def train(self, neg_docs, pos_docs):
        data = []
        #读取消极评论list，对每条评论分词，并加上neg标签，也放入到一个list中
        for sent in neg_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'neg'])
        #读取积极评论list，为每条评论分词，加上pos标签
        for sent in pos_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'pos'])
        #调用分类器的训练数据集方法，对模型进行训练
        self.classifier.train(data)

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import unicode_literals
 
import sys
import gzip
import marshal
from math import log, exp
 
from ..utils.frequency import AddOneProb
 
 
class Bayes(object):
 
    def __init__(self):
        #标签数据对象
        self.d = {}
        #所有分类的词数之和
        self.total = 0
 
    #保存字典数据
    def save(self, fname, iszip=True):
        #创建对象，用来存储训练结果
        d = {}
        #添加total，也就是积极消极评论分词总词数
        d['total'] = self.total
        #d为分类标签，存储每个标签的数据对象
        d['d'] = {}
        for k, v in self.d.items():
            #k为分类标签，v为标签对应的所有分词数据，是一个AddOneProb对象
            d['d'][k] = v.__dict__
        #这里判断python版本
        if sys.version_info[0] == 3:
            fname = fname + '.3'
        #这里可有两种方法可以选择进行存储
        if not iszip:
            ##将序列化后的二进制数据直接写入文件
            marshal.dump(d, open(fname, 'wb'))
        else:
            #首先获取序列化后的二进制数据，然后写入文件
            f = gzip.open(fname, 'wb')
            f.write(marshal.dumps(d))
            f.close()
 
    #加载数据字典
    def load(self, fname, iszip=True):
        #判断版本
        if sys.version_info[0] == 3:
            fname = fname + '.3'
        #判断打开文件方式
        if not iszip:
            d = marshal.load(open(fname, 'rb'))
        else:
            try:
                f = gzip.open(fname, 'rb')
                d = marshal.loads(f.read())
            except IOError:
                f = open(fname, 'rb')
                d = marshal.loads(f.read())
            f.close()
        #从文件中读取数据，为total和d对象赋值
        self.total = d['total']
        self.d = {}
        for k, v in d['d'].items():
            self.d[k] = AddOneProb()
            self.d[k].__dict__ = v
 
    #训练数据集
    def train(self, data):
        #遍历数据集
        for d in data:
            #d[1]标签-->分类类别
            c = d[1]
            #判断数据字典中是否有当前的标签
            if c not in self.d:
                #如果没有该标签，加入标签，值是一个AddOneProb对象
                self.d[c] = AddOneProb()
            #d[0]是评论的分词list，遍历分词list
            for word in d[0]:
                #调用AddOneProb中的add方法，添加单词
                self.d[c].add(word, 1)
        #计算总词数
        self.total = sum(map(lambda x: self.d[x].getsum(), self.d.keys()))
 
    #贝叶斯分类
    def classify(self, x):
        tmp = {}
        #遍历每个分类标签
        for k in self.d:
            #获取每个分类标签下的总词数和所有标签总词数，求对数差相当于log（某标签下的总词数/所有标签总词数）
            tmp[k] = log(self.d[k].getsum()) - log(self.total)
            for word in x:
                #获取每个单词出现的频率，log[（某标签下的总词数/所有标签总词数）*单词出现频率]
                tmp[k] += log(self.d[k].freq(word))
        #计算概率，由于直接得到的概率值比较小，这里应该使用了一种方法来转换，原理还不是很明白
        ret, prob = 0, 0
        for k in self.d:
            now = 0
            try:
                for otherk in self.d:
                    now += exp(tmp[otherk]-tmp[k])
                now = 1/now
            except OverflowError:
                now = 0
            if now > prob:
                ret, prob = k, now
        return (ret, prob)

from . import good_turing
 
class BaseProb(object):
 
    def __init__(self):
        self.d = {}
        self.total = 0.0
        self.none = 0
 
    def exists(self, key):
        return key in self.d
 
    def getsum(self):
        return self.total
 
    def get(self, key):
        if not self.exists(key):
            return False, self.none
        return True, self.d[key]
 
    def freq(self, key):
        return float(self.get(key)[1])/self.total
 
    def samples(self):
        return self.d.keys()
 
 
class NormalProb(BaseProb):
 
    def add(self, key, value):
        if not self.exists(key):
            self.d[key] = 0
        self.d[key] += value
        self.total += value
 
 
class AddOneProb(BaseProb):
 
    def __init__(self):
        self.d = {}
        self.total = 0.0
        self.none = 1
 
    #添加单词
    def add(self, key, value):
        #更新该类别下的单词总数
        self.total += value
        #如果单词未出现过
        if not self.exists(key):
            #将单词加入对应标签的数据字典中，value设为1
            self.d[key] = 1
            #更新总词数
            self.total += 1
        #如果单词出现过，对该单词的value值加1
        self.d[key] += value

def __init__(self):
        self.d = {}
        self.total = 0.0