张文：如何用Python做文本情感分析？

什么是文本情感分析？

文本情感分析（Text Sentiment Analysis），又叫文本情绪分析，是一种通过自然语言处理、计算机语言学、统计学等方法，对一段文本进行分析和判断，得出该文本表达的情感倾向。而情感倾向可以分为正向，负向和中性。近年来，随着各大平台用户的剧增，大量文本数据的产生，文本情感分析作为一种重要的数据挖掘技术，得到了广泛的应用。

为什么需要文本情感分析？

对于企业来说，借助文本情感分析技术，可以深入挖掘用户对品牌、产品、营销等的情感倾向，以此为依据制定更有效的营销策略，并能快速响应用户的需求，并优化自己的业务模式。

此外，文本情感分析也可以应用于舆情分析、情感监测、求职招聘等领域。例如，舆情分析可以通过对各大社交媒体上涉及某个品牌或消息的言论进行情感分析，来了解公众对该品牌或消息的态度。而针对某些招聘平台上的求职者简历，企业可以通过情感分析技术，快速进行人才筛选，提高招聘效率。

如何用Python进行文本情感分析？

Python 是一种广泛使用的开源代码编程语言，拥有丰富的自然语言处理及机器学习相关的库，而且易于上手。以下是实现文本情感分析的基本步骤：

1. 数据预处理

文本数据的质量对情感分析的结果有着很大的影响，因此在进行情感分析前，需要进行数据预处理。数据预处理的具体操作包括去除停用词，对文本进行分词，以及对文本进行标准化等步骤。

2. 特征提取

在进行情感分析前，还需要进行特征提取，即从文本中提取出有代表性的特征词或特征短语。常用的特征提取方法有：词袋模型、TF-IDF 等。

3. 构建分类器

构建分类器是对特征提取结果进行分类判断的过程。常见的分类器有：朴素贝叶斯分类器、支持向量机、决策树等。在 Python 中，可通过调用相关库进行构建分类器的操作。

4. 评估模型的精度

在完成分类器的构建后，还需要对其进行评估，即评估模型的精度。评估模型的精度可以通过交叉验证等方式来进行。

具体实现

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于实现基于深度学习的文本情感分析：

import tensorflow as tf

from tensorflow import keras

import numpy as np

# 导入数据

imdb = keras.datasets.imdb

(train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)

# 定义词索引

word_index = imdb.get_word_index()

word_index = {k:(v+3) for k,v in word_index.items()}

word_index[''] = 0

word_index[''] = 1

word_index[''] = 2

word_index[''] = 3

# 转换输入数据

train_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(train_data,

value=word_index[''],

padding='post',

maxlen=256)

test_data = keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(test_data,

value=word_index[''],

padding='post',

maxlen=256)

# 定义模型

model = keras.Sequential()

model.add(keras.layers.Embedding(10000, 16))

model.add(keras.layers.GlobalAveragePooling1D())

model.add(keras.layers.Dense(16, activation=tf.nn.relu))

model.add(keras.layers.Dense(1, activation=tf.nn.sigmoid))

model.summary()

# 编译模型

model.compile(optimizer='adam',

loss='binary_crossentropy',

metrics=['accuracy'])

# 训练模型

history = model.fit(train_data,

train_labels,

epochs=40,

batch_size=512,

validation_data=(test_data, test_labels),

verbose=1)

结论

通过以上教程，我们可以了解到，Python 语言具有丰富的自然语言处理相关的库和工具，可以有效地完成文本情感分析任务。而完成文本情感分析，有利于企业深入了解消费者需求和市场动态，制定更好的商业策略，提高企业的核心竞争力。