作者：禅与计算机程序设计艺术
1.背景介绍
情感分析作为自然语言处理（NLP）领域一个重要且具有广泛应用的任务，其研究的是文本信息中所蕴藏的情绪、态度和观点等多种情感属性，包括积极、消极、厌恶、喜爱等八个类别。NLP中的情感分析技术可以从不同角度帮助商业领域、政府部门、媒体从业者以及互联网用户更好地理解和处理客观世界带来的信息。但是，在实际业务场景中，实现准确、快速、高效的情感分析往往不仅仅依赖于传统的基于规则或机器学习的方法，而还需要结合深度学习、自然语言生成等技术进行更高级的改进。
传统的情感分析方法主要采用分词、词性标注、规则或统计学的方式对文本进行分类，其中规则方式是最简单的一种，但效果一般；而机器学习的方法由于训练数据量、特征维度过大等缺陷难以处理大规模文本，因此只能局限在一些特定领域内。近年来，深度学习技术在神经网络模型上取得了很大的成功，已逐渐成为NLP领域中的“解脱癖”并驱动着各类新型的技术革命，如BERT等预训练模型的出现。通过使用深度学习技术，可以实现真正意义上的“语境理解”，从而更好地理解文本信息。
本系列文章将介绍常用的情感分析方法及其改进方法，以及使用深度学习模型进行情感分析的基本原理和具体操作步骤，以及常见的问题与解答。希望能够提供给读者更全面的认识、思路和方案。
2.核心概念与联系
（一）情感标签和情感分类器
情感标签是对输入文本的情感属性进行直观的描述，包括积极、消极、中性、褒义、贬义等，通常由人工标记或使用自动分类器生成。情感分类器是一个程序或模型，它接收到输入的文本、标注好的情感标签、训练好的模型参数等作为输入，输出对应的情感分类结果。
（二）词语级别情感分析
词语级别情感分析是指对文本中的每个单独的词语进行情感分析，该级别情感信息可以被用于评估句子的整体情感和倾向。词语情感分析的任务通常包括词性标注、情感分析、情感评价。
- 词性标注(POS tagging)：将句子中的每个单词的词性标签（例如名词、动词等）赋予一个确定的值，为后续情感分析做准备。
- 情感分析(sentiment analysis): 根据词性标签及其上下文词语的情感关系，判断每个单词及整个句子的情感属性。
- 情感评价(sentiment polarity rating): 将情感分析得到的结果转换为积极、消极、或中性三种标签中的一个，称为情感极性评价。
（三）句子级别情感分析
句子级别情感分析是对文本中的完整语句进行情感分析，考虑整个语句而不是单个词语的情感影响。通常采用多种特征集成技术如Bag of Words (BoW)，Word Embeddings (WE)，Convolutional Neural Networks (CNN)或Recurrent Neural Networks (RNN)等，提取句子的潜在语义信息，对其情感属性进行评判。句子情感分析也可以用来帮助理解文本的语境、主题等。（四）文档级别情感分析
文档级别情感分析是对文本整体的情感分析，通常采用多篇文章、多种来源、多种角度、不同视角的文本进行综合分析，更具全局性。文档级别的情感分析可用于评价一段历史事件、产品评论等，并反映社会舆论的情绪变化。3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解
（一）词典情感分析法
词典情感分析法是指根据人工构造的词典，用词典中的词语进行情感分类。该方法简单、易于实现，但易受词典的偏差影响，可能导致精度较低。对于中文情感分析，通常采用自定义词典的方式实现。
词典情感分析方法的基本思想是根据某些特定的词语列表，将其情感值赋予相应的标签，如积极、消极等。根据关键词列表中的词语，用正负号区分情感，如正面词如“好”、“美丽”、“赞”代表积极情感，负面词如“坏”、“丑陋”、“差”代表消极情感。通过对语料库中所有带有情感词语的句子进行分析，可以计算每条句子的情感值并将其归类到积极、消极等标签之下。由于每篇文章的情感倾向并不完全相同，所以这种方法的精度可能会受到文章质量的影响。同时，此方法无法捕获句子与句子之间的复杂关系，无法处理类似“还好吧”这样的短语。
（二）最大熵（Max Entropy）分类器
最大熵（Max Entropy）是一种经典的分类方法，其背后的思想就是利用信息论中的熵来衡量样本分布的信息量。最大熵模型可以看作是条件熵模型的集合，条件熵模型要求训练样本服从某种概率分布，如Bernoulli分布，最大熵模型则可以对任意概率分布进行建模，其目标函数为：
其中L(y|x;theta)表示样本属于第i类的先验概率，即P(y=i|x)。φ(x;theta)表示样本的特征向量，即P(x|y=i)。θ=(λ1,...,λn)为模型的参数，n为参数个数。λ1,...,λn表示样本权重，通过调整它们的值，可以改变模型的预测结果。
最大熵模型可以通过迭代的方法来寻找最优的模型参数。首先随机初始化参数θ，然后利用训练数据对模型进行估计，获得模型的似然函数（likelihood function）。假设训练数据由D个样本组成，xi∈Dx表示第i个样本，yi∈Dy表示第i个样本的类别标签。则似然函数可以表示为：
其中N(x)表示p(x)的规范化因子，对数似然函数也就是：
由于L(y|x;theta)不是常数，因此似然函数的求解比较困难。为了降低计算量，通常采用EM算法（Expectation-Maximization algorithm）来求解模型参数θ，其基本思想如下：
- E步：求期望（expectation），即更新参数θ。
对于样本xi，其特征向量φ(xi|y=i)也未知，通过极大化θ时刻的后验概率，求得φ(xi|y=i)。
- M步：求极大（maximization），即最大化似然函数。
利用样本φ(xi|y=i)更新λ，得到λ'。然后再次利用新得到的λ'更新θ，再求出新的似然函数值。循环以上两步直至收敛。
（三）LSTM/GRU+Attention
LSTM/GRU+Attention是一种深度学习模型，它的基本思路是引入注意力机制来获取更加丰富的文本信息，提升模型的表现。
LSTM/GRU是长短记忆神经网络，可以记住之前看到的输入序列的信息，并且可以保持记忆状态，因此适用于处理序列数据的任务。Attention机制在编码器-解码器结构中起作用，能够捕获序列中的相关性，帮助模型获取到正确的上下文信息。
Attention的计算过程：
- 对每一步的隐藏状态h(t)进行Attention计算。
- 在Attention矩阵A中，每行对应一个隐藏状态，每列对应一个输入token。
- 每个输入token根据它的相对重要程度来加权。
- 将加权之后的向量与当前的隐藏状态进行拼接，送入后续的神经网络层进行预测。
模型架构图：
数据处理流程：
- 使用预训练的BERT模型对原始文本进行tokenize、position embedding和segment embedding，得到token embeddings。
- 使用LSTM/GRU对token embeddings进行建模，得到隐层表示hidden state。
- Attention矩阵A的生成，通过hidden state与token embeddings的相似度进行计算。
- 将A与hidden state进行矩阵乘法运算，得到输入token的重要程度权重。
- 拼接输入token与hidden state，送入后续的神经网络层进行预测。
（四）BERT+CNN/BiLSTM+Attention
BERT+CNN/BiLSTM+Attention是一种结合BERT和深度学习模型的文本分类方法。
BERT是一种预训练模型，在很多任务中都可以取得优异的效果。通过预训练，可以使得模型能够捕获到更多的文本信息。CNN是一种图像卷积神经网络，可以对文本的局部区域进行抽象，提取出更丰富的语义信息。BiLSTM是一种双向LSTM网络，可以捕获到文本中的全局信息。Attention机制可以在计算过程中，帮助模型捕获到有效的文本信息。
模型架构图：
数据处理流程：
- 使用预训练的BERT模型对原始文本进行tokenize、position embedding和segment embedding，得到token embeddings。
- 通过卷积层对token embeddings进行建模，得到局部区域的特征表示。
- 通过双向LSTM进行建模，得到全局区域的特征表示。
- Attention矩阵A的生成，通过LSTM的输出和token embeddings的相似度进行计算。
- 将A与LSTM的输出拼接起来，送入后续的神经网络层进行预测。
4.具体代码实例和详细解释说明
（一）情感分类器代码实现
import re
import jieba
import numpy as np
class SentimentClassifier():
def __init__(self, model_path='model.pkl', stopwords=[]):
self.stopwords = set([w.strip() for w in open('stopword.txt')]) | set(stopwords)
with open('dict.txt') as f:
words = [line.split()[0] for line in f if not line.startswith('#')]
self.word_map = {k: v + 1 for v, k in enumerate(words)}
self.word_map['<PAD>'] = 0
self.clf = joblib.load(model_path)
def preprocess(self, text):
text =''.join(jieba.cut(text))
regEx = re.compile('[a-zA-Z]+')
filtered = []
for word in filter(lambda x: len(x) > 1 and x not in self.stopwords and regEx.match(x),
text.split()):
filtered.append(word)
return np.array([[self.word_map[w] for w in ['<START>'] + filtered[:97] + ['<END>']]]).astype(np.int32)
def predict(self, text):
X = self.preprocess(text)
y = self.clf.predict(X)[0]
probas = self.clf.predict_proba(X)[0]
probas = sorted([(k, p) for k, p in zip(['pos', 'neg'], probas)], key=lambda x: -x[1])
labels = {'pos': 0, 'neg': 1}
pred = {}
for label, score in probas:
pred[labels[label]] = max(pred.get(labels[label], 0.), float(score))
return [(y == labels[l], s) for l, s in [('pos', pred.get(labels['pos'], 0)), ('neg', pred.get(labels['neg'], 0))]]文件SentimentClassifier.py中定义了一个类SentimentClassifier，该类支持加载保存的模型，对文本进行预处理，使用预训练的贝叶斯分类器进行情感分类。
（二）情感分类器训练代码实现
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.externals import joblib
def load_data(train_file, test_file):
train_df = pd.read_csv(train_file)
test_df = pd.read_csv(test_file)
data_df = pd.concat((train_df[['content', 'label']], test_df[['content', 'label']]), ignore_index=True)
return data_df
if __name__ == '__main__':
# Load dataset
data_df = load_data('train.csv', 'test.csv')
# Data preprocessor
vectorizer = CountVectorizer()
data_matrix = vectorizer.fit_transform(data_df['content'])
# Train a classifier
clf = MultinomialNB().fit(data_matrix[:-len(test_df)], data_df['label'][:-len(test_df)])
# Save the trained model to disk
joblib.dump((vectorizer, clf),'model.pkl')文件sentiment_classifier.py中定义了一个函数load_data()，该函数读取训练集和测试集的数据，合并成一个DataFrame，返回一个含有两个列的DataFrame，第一列是文本内容，第二列是标签。
函数sentiment_classifier()定义了一个情感分类器，该分类器使用scikit-learn中的CountVectorizer对数据进行预处理，然后使用MultinomialNB作为分类器模型。该函数执行以下几个步骤：
- 从磁盘加载数据集，并进行合并。
- 初始化CountVectorizer对象，并对文本进行预处理。
- 用CountVectorizer进行向量化，得到特征矩阵。
- 初始化MultinomialNB分类器，训练模型。
- 保存模型。