自然语言之情感分析(中文)

数据来源：香港金融新闻平台

处理工具：python3.5

处理结果：分析语言的积极/消极意义

领域：金融/炒股

请随意观看表演

No1.数据准备

准备工作主要是对字典进行处理，将其按照类型分类写入python文件中，方便其余脚本调用。并且，将词典写入到emotion_word.txt中，使用

将字典写入.py文件好处

方便调用：from emotion_word import *

按照类型分类，调用后，直接使用most_degree即可，避免打开txt文件的大量代码

可以使用python高级结构的方法

附一张emotion_word.py的截图

写入方法

将txt字典中的每行的词语读出来，再写入列表，再print(List)。当数据少的时候可以，但是当数据达到几百以上，显然不可行。

若txt字典中的词语都是按行分布的:

word_list = []

def main():

with open('emotion_word.txt','r',encoding="utf-8") as f:

global word_list

for line in f.readlines():

word_list.append(line.strip('\n'))

with open('tem.txt','a',encoding="utf-8") as f:

writted = 'word_list = '+str(word_list)+'\n'

f.write(writted)

if __name__=='__main__':

main()

写入后，再全选复制，粘贴到对应.py文件就可以了

附截图

No2.数据清洗

拿到的数据是这样的，附截图

主要就是：繁体去简体，去掉html标签和各种奇葩符号

繁体和简体的转化，用到了国人的一个库，请戳这里下载 😃

使用方法很简单:

from langconv import *

#转换繁体到简体

def cht_to_chs(line):

line = Converter('zh-hans').convert(line)

line.encode('utf-8')

return line

#转换简体到繁体

def chs_to_cht(line):

line = Converter('zh-hant').convert(line)

line.encode('utf-8')

return line

代码会在之后用类一起封装

No3.情感分析

分析title(新闻标题)和content(新闻主体)的成绩(只看正负)和方差。对于成绩，我们更重视新闻标题，因为关键词明确，数量少，影响因素少；对于方差，我们更看重新闻主体，词语多，从方差可以看出来这段新闻语气程度(肯定/不确定...)。当然，当titile成绩为0或者主体方差为0，我们会看主体的成绩和title的方差。

当前词的正负性(褒义/贬义)

检索前一个词是否是程度词/反义词

后一个词/标点是否能加深程度

字典特征

字典里面的否定词:'不好',而不是'不','好'。所以否定词是和别的词连在一起的。但也有少数不是。

字典包含标点符号

字典有一些缺陷，并且不是针对金融领域的专门字典

class EmotionAnalysis:

def __init__(self,news=None):

self.news = news

self.list = []

def __repr__(self):

return "News:"+self.news

#新闻去标签,繁->简

def delete_label(self):

rule = r'(<.*?>)| |\t|\n|○|■|☉'

self.news = re.sub(rule,'',self.news)

self.news = cht_to_chs(self.news)

#得到成绩和方差

def get_score(self):

self.list = list(jieba.cut(self.news))

index_list = zip(range(len(self.list)),self.list)

score = 0

mean_list = []

#tem_list= []

for (index,word) in index_list:

#tem_list.append(word)

tem_score = 0

#print("NO:",index,'WORD:',word)

if (word in pos_emotion) or (word in pos_envalute):

tem_score = 0.1

#搜索程度词

if self.list[index-1] in most_degree and (index-1):

tem_score = tem_score*3

elif self.list[index-1] in very_degree and (index-1):

tem_score = tem_score*2.5

elif self.list[index-1] in more_degree and (index-1):

tem_score = tem_score*2

elif self.list[index-1] in ish_degree and (index-1):

tem_score = tem_score*1.5

elif self.list[index-1] in least_degree and (index-1):

tem_score = tem_score*1

else:pass

#搜索否定词/反意词

if (self.list[index-1] in neg_degree and index!=0) or (index

tem_score = -tem_score

#print("| tem_score:",tem_score)

elif (word in neg_emotion) or (word in neg_envalute):

tem_score = -0.3

if self.list[index-1] in most_degree and (index-1):

tem_score = tem_score*3

elif self.list[index-1] in very_degree and (index-1):

tem_score = tem_score*2.5

elif self.list[index-1] in more_degree and (index-1):

tem_score = tem_score*2

elif self.list[index-1] in ish_degree and (index-1):

tem_score = tem_score*1.5

elif self.list[index-1] in least_degree and (index-1):

tem_score = tem_score*1

else:pass

#print("| tem_score:",tem_score)

mean_list.append(tem_score)

score+=tem_score

#print(tem_list)

#返回(成绩,方差)

return (score,np.var(mean_list))

No4.报错处理

一共231506条新闻，为了方便回查，设置报错处理(在数据库操作的类里实现)

log_file = 'error.log'

class SQL(object):

......

def run(self,cmd,index):

try:

self.read_SQL(cmd,index)

self.operate()

self.write_SQL(index)

self.w_conn.commit()

except Exception as r:

self.r_conn.rollback()

self.w_conn.rollback()

error = "ID "+str(self.r_dict['id'])+str(r)

global log_file

log_error(log_file = log_file,error=error)

No5.成果展示

由于var太小，所以扩大了1w倍，便于观察相对大小和后期工作的进行。请观察id，来观看结果(为了方便显示，导入到了两个csv文件)

No6.遗留问题

在EmotionAnalysis类里的get_score函数里，对应的分值容易确定。(有空看一下机器学习，maybe能改进)。所以现在的分数只能看正负，来确定消极或积极。但对于这种金融新闻（特点：言简意赅），效果还可以。

字典问题，请看 No3里面的字典特征