騰訊課堂 |?Python網絡爬蟲與文本分析

TidyTextPy

前天我分享了?tidytext | 耳目一新的R-style文本分析庫?

但是tidytext不夠完善，我在tidytext基礎上增加了情感詞典，可以進行情感計算，為了區別前者，將其命名為tidytextpy。

大家有時間又有興趣，可以多接觸下R語言，在文本分析及可視化方面，R的能力也不弱。

安裝

pip?install?tidytextpy

實驗數據

這里使用中文科幻小說《三體》為例子，含注釋共213章，使用正則表達式構建三體小說數據集，該數據集涵

• chapterid 第幾章
• title 章(節)標題
• text 每章節的文本內容(分詞后以空格間隔的文本，形態類似英文)

import?pandas?as?pd
import?jieba
import?re
pd.set_option('display.max_rows',?6)

raw_texts?=?open('三體.txt',?encoding='utf-8').read()
texts?=?re.split('第\d+章',?raw_texts)
texts?=?[text?for?text?in?texts?if?text]
#中文多了下面一行代碼(構造用空格間隔的字符串)
texts?=?['?'.join(jieba.lcut(text))?for?text?in?texts?if?text]
titles?=?re.findall('第\d+章?(.*?)\n',?raw_texts)

data?=?{'chapterid':?list(range(1,?len(titles)+1)),
????????'title':?titles,
????????'text':?texts}
df?=?pd.DataFrame(data)
df

tidytextpy庫

• get_stopwords 停用詞表
• get_sentiments 情感詞典
• unnest_tokens 分詞函數
• bind_tf_idf 計算tf-idf

停用詞表

get_stopwords(language) 獲取對應語言的停用詞表，目前僅支持chinese和english兩種語言

from?tidytextpy?import?get_stopwords

cn_stps?=?get_stopwords('chinese')
#前20個中文的停用詞
cn_stps[:20]
['、',
'。',
'〈',
'〉',
'《',
'》',
'一',
'一些',
'一何',
'一切',
'一則',
'一方面',
'一旦',
'一來',
'一樣',
'一般',
'一轉眼',
'七',
'萬一',
'三']
en_stps?=?get_stopwords()
#前20個英文文的停用詞
en_stps[:20]
['i',
'me',
'my',
'myself',
'we',
'our',
'ours',
'ourselves',
'you',
'your',
'yours',
'yourself',
'yourselves',
'he',
'him',
'his',
'himself',
'she',
'her',
'hers']

情感詞典

get_sentiments('詞典名') 調用詞典，返回詞典的dataframe數據。

• afinn sentiment取值-5到5
• bing sentiment取值為positive或negative
• nrc sentiment取值為positive或negative，及細粒度的情緒分類信息
• dutir sentiment為中文七種情緒類別(細粒度情緒分類信息)
• hownet sentiment為positive或negative

其中hownet和dutir為中文情感詞典

from?tidytextpy?import?get_sentiments

#大連理工大學情感本體庫，共七種情緒(sentiment)
get_sentiments('dutir')
sentimentword012...274112741227413

驚	冷不防
驚	驚動
驚	珍聞
...	...
懼	匆猝
懼	憂心仲忡
懼	面面廝覷

27414 rows × 2 columns

get_sentiments('nrc')
wordsentiment012...138981389913900

abacus	trust
abandon	fear
abandon	negative
...	...
zest	positive
zest	trust
zip	negative

13901 rows × 2 columns

分詞

unnest_tokens(__data, output, input)

• __data 待處理的dataframe數據
• output 新生成的dataframe中，用于存儲分詞結果的字段名
• input 待分詞數據的字段名(待處理的dataframe數據)

from?tidytextpy?import?unnest_tokens

tokens?=?unnest_tokens(df,?output='word',?input='text')
tokens
chapteridtitleword000...212212212

1	科學邊界(1)	科學
1	科學邊界(1)	邊界
1	科學邊界(1)	1
...	...	...
213	注釋	想到
213	注釋	暗物質
213	注釋	。

556595 rows × 3 columns

各章節用詞量

從這里開始會用到plydata的管道符>> 和相關的常用函數，建議大家遇到不懂的地方查閱plydata文檔

from?plydata?import?count,?group_by,?ungroup


wordfreq?=?(df?
????????????>>?unnest_tokens(output='word',?input='text')?#分詞
????????????>>?group_by('chapterid')??#按章節分組
????????????>>?count()?#對每章用詞量進行統計
????????????>>?ungroup()?#去除分組
???????????)

wordfreq
chapteridn012...210211212

1	2549
2	2666
3	1726
...	...
211	2505
212	2646
213	2477

213 rows × 2 columns

章節用詞量可視化

使用plotnine進行可視化

from?plotnine?import?ggplot,?aes,?theme,?geom_line,?labs,?theme,?element_text
from?plotnine.options?import?figure_size

(ggplot(wordfreq,?aes(x='chapterid',?y='n'))+
?geom_line()+
?labs(title='三體章節用詞量折線圖',
??????x='章節',?
??????y='用詞量')+
?theme(figure_size=(12,?8),
???????title=element_text(family='Kai',?size=15),?
???????axis_text_x=element_text(family='Kai'),
???????axis_text_y=element_text(family='Kai'))
)

情感分析

重要的事情多重復一遍o(￣︶￣)o

get_sentiments('詞典名') 調用詞典，返回詞典的dataframe數據。

• afinn sentiment取值-5到5
• bing sentiment取值為positive或negative
• nrc sentiment取值為positive或negative，及細粒度的情緒分類信息
• dutir sentiment為中文七種情緒類別(細粒度情緒分類信息)
• hownet sentiment為positive或negative

其中hownet和dutir為中文情感詞典

情感計算

這里會用到plydata的很多知識點，大家可以查看https://plydata.readthedocs.io/en/latest/index.html 相關函數的文檔。

from?plydata?import?inner_join,?count,?define,?call
from?plydata.tidy?import?spread

chapter_sentiment_score?=?(
????df?#分詞
????>>?unnest_tokens(output='word',?input='text')?
????>>?inner_join(get_sentiments('hownet'))?#讓分詞結果與hownet詞表交集，給每個詞分配sentiment
????>>?count('chapterid',?'sentiment')#統計每章中每類sentiment的個數
????>>?spread('sentiment',?'n')?#將sentiment中的positive和negative轉化為兩列
????>>?call('.fillna',?0)?#將缺失值替換為0
????>>?define(score?=?'(positive-negative)/(positive+negative)')?#計算每一章的情感分score
)

chapter_sentiment_score
chapteridnegativepositivescore012...210211212

1	93.0	56.0	-0.248322
2	98.0	83.0	-0.082873
3	54.0	37.0	-0.186813
...	...	...	...
211	56.0	73.0	0.131783
212	71.0	67.0	-0.028986
213	75.0	74.0	-0.006711

213 rows × 4 columns

三體小說情感走勢

我記得看完《三體》后，很悲觀，覺得人類似乎永遠逃不過宇宙的時空規律，心情十分壓抑。如果對照小說進行章節的情感分析，應該整體情感分的走勢大多在0以下。

from?plotnine?import?ggplot,?aes,?geom_line,?element_text,?labs,?theme

(ggplot(chapter_sentiment_score,?aes('chapterid',?'score'))+
?geom_line()+
?labs(x='章節',?y='情感值score',?title='《三體》小說情感走勢圖')+
?theme(title=element_text(family='Kai'))
)

tf-idf

相比之前的代碼，bind_tf_idf運行起來很慢很慢，《三體》數據量大，所以這里用別的數據做實驗。

tf-idf實驗數據

import?pandas?as?pd
pd.set_option('display.max_rows',?6)

zen?=?"""
The?Zen?of?Python,?by?Tim?Peters
Beautiful?is?better?than?ugly.
Explicit?is?better?than?implicit.
Simple?is?better?than?complex.
Complex?is?better?than?complicated.
Flat?is?better?than?nested.
Sparse?is?better?than?dense.
Readability?counts.
Special?cases?aren't?special?enough?to?break?the?rules.
Although?practicality?beats?purity.
Errors?should?never?pass?silently.
Unless?explicitly?silenced.
In?the?face?of?ambiguity,?refuse?the?temptation?to?guess.
There?should?be?one--?and?preferably?only?one?--obvious?way?to?do?it.
Although?that?way?may?not?be?obvious?at?first?unless?you're?Dutch.
Now?is?better?than?never.
Although?never?is?often?better?than?*right*?now.
If?the?implementation?is?hard?to?explain,?it's?a?bad?idea.
If?the?implementation?is?easy?to?explain,?it?may?be?a?good?idea.
Namespaces?are?one?honking?great?idea?--?let's?do?more?of?those!
"""

zen_split?=?zen.splitlines()

df?=?pd.DataFrame({'docid':?list(range(len(zen_split))),
??????????????????'text':?zen_split})

df
docidtext012...192021

0
1	The Zen of Python, by Tim Peters
2
...	...
19	If the implementation is hard to explain, it's...
20	If the implementation is easy to explain, it m...
21	Namespaces are one honking great idea -- let's...

22 rows × 2 columns

bind_tf_idf

tf表示詞頻，idf表示詞語在文本中的稀缺性，兩者的結合體現了一個詞的信息量。找出小說中tf-idf最大的詞。

bind_tf_idf(_data, term, document, n)

• _data 傳入的df
• term df中詞語對應的字段名
• document df中文檔id的字段名
• n df中詞頻數對應的字段名

from?tidytextpy?import?bind_tf_idf
from?plydata?import?count,?group_by,?ungroup

tfidfs?=?(df
??????????>>?unnest_tokens(output='word',?input='text')
??????????>>?count('docid',?'word')
??????????>>?bind_tf_idf(term='word',?document='docid',?n='n')
?????????)

tfidfs
docidwordntfidftf_idf012...137138139

1	the	1	0.142857	1.386294	0.198042
1	zen	1	0.142857	2.995732	0.427962
1	of	1	0.142857	1.897120	0.271017
...	...	...	...	...	...
21	more	1	0.090909	2.995732	0.272339
21	of	1	0.090909	1.897120	0.172465
21	those	1	0.090909	2.995732	0.272339

140 rows × 6 columns

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的实体词典 情感词典_tidytextpy包 | 对三体进行情感分析的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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