文本的数据分析

为了更好的去理解预料信息，我们需要去进行文本的数据分析。

一.标签数量分布

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

plt.style.use('fivethirtyeight')

train_data = pd.read_csv("cn_data/train.tsv",sep='\t')
test_data = pd.read_csv("cn_data/dev.tsv",sep='\t')

sns.countplot(x='label',data=train_data)
plt.title('Distribution of Sentiments in Training Data')
plt.show()


sns.countplot(x='label',data=test_data)
plt.title('Distribution of Sentiments in Test Data')
plt.show()

二.句子长度分析

 往往会通过分析句子的长度构成，来选择句子截断/补齐的长度

#增加一列，记录该文本的长度
train_data["sentence_length"] = list(map(lambda x: len(x),train_data["sentence"]))


sns.countplot(x='sentence_length',data=train_data)
plt.title('Distribution of Sentence Lengths in Training Data')
plt.xticks([])
plt.show()

sns.distplot(train_data["sentence_length"])
plt.yticks([])
plt.title('Distribution of Sentence Lengths in Training Data')
plt.show()

test_data["sentence_length"] = list(map(lambda x: len(x),test_data["sentence"]))

sns.countplot(x='sentence_length',data=test_data)
plt.title('Distribution of Sentence Lengths in Test Data')
plt.xticks([])
plt.show()

sns.distplot(test_data["sentence_length"])
plt.yticks([])
plt.title('Distribution of Sentence Lengths in Test Data')
plt.show()

三. 正负样本的散点分布

#绘制散点图
sns.stripplot(y='sentence_length',x='label',data=train_data)
plt.show()

sns.stripplot(y='sentence_length',x='label',data=test_data)
plt.show()

 通过查看散点图，发现异常点的存在，进一步人工进行审查。

四.不同词汇统计

#获取训练集和验证机不同词汇总数统计
import jieba
from itertools import chain

#rain_vocab = set(chain(*map(lambda x: jieba.lcut(x),train_data["sentence"])))
token_lists = map(lambda x: jieba.lcut(x), train_data["sentence"])  #分词
flat_tokens = chain(*token_lists)  #展平为1维数组
train_vocab = set(flat_tokens) #去掉重复词
print("训练集不同词汇总数:",len(train_vocab))

valid_vocab = set(chain(*map(lambda x: jieba.lcut(x),test_data["sentence"])))
print("验证集不同词汇总数:",len(valid_vocab))

五.高频词汇词云

高频形容词词云

 对于情感分析，我们往往会提取形容词，来评估语料集的质量。

import jieba.posseg as pseg
from wordcloud import WordCloud
# 词性统计
def get_a_list(text):
    r = []
    for g in pseg.lcut(text):
        if g.flag == 'a':  #a就是形容词
            r.append(g.word)  #把词存入列表
    return r

def get_word_cloud(keyword_list):
    wordcloud = WordCloud(background_color='white', font_path='C:\Windows\Fonts\STFANGSO.TTF', max_font_size=100, random_state=42)
    keyword_string = " ".join(keyword_list)  #这里参数必须传字符串类型
    wordcloud.generate(keyword_string)
    plt.figure()
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis("off")
    plt.show()
#正样本
p_train_data = train_data[train_data['label']==1]["sentence"]
train_p_a_vocab = chain(*map(lambda x: get_a_list(x),p_train_data))

#负样本
n_train_data = train_data[train_data['label']==0]["sentence"]
train_n_a_vocab = chain(*map(lambda x: get_a_list(x),n_train_data))

get_word_cloud(train_p_a_vocab)
get_word_cloud(train_n_a_vocab)

正样本主要是褒义词，负样本主要是贬义词，基本符合要求，但是可以发现负样本中出现了“舒服”，“干净”，可以进一步进行人工审查。