一、 TextBlob 包--英文分析

TextBlob是一个用于处理文本数据的Python库。它为常见的自然语言处理（NLP）任务提供了一个简单的API，例如词性标注，名词短语提取，情感分析，分类，翻译等。GitHub链接：https://github.com/sloria/TextBlob

 

from textblob import TextBlob
text = "I am happy today. I feel sad today."
blob = TextBlob(text)
#分句
blob = blob.sentences
print(blob)

#第一句的情感分析
first = blob.sentences[0].sentiment
print(first)
#第二句的情感分析
second = blob.sentences[1].sentiment
print(second)
#总的
all= blob.sentiment
print(all)

情感极性0.8，主观性1.0。说明一下，情感极性的变化范围是[-1, 1]，-1代表完全负面，1代表完全正面。

第二句result：

总的result:

两句合起来评价后你肯定发现了问题——“sad”这个词表达了强烈的负面情感，为何得分依然是正的？

这是因为SnowNLP和textblob的计分方法不同。SnowNLP的情感分析取值，表达的是“这句话代表正面情感的概率”。也就是说，对“我今天很愤怒”一句，SnowNLP认为，它表达正面情感的概率很低很低。

 

二、 SnowNLP包--中文分析

SnowNLP是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，是受到了TextBlob的启发而写的，由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的，于是写了一个方便处理中文的类库，并且和TextBlob不同的是，这里没有用NLTK，所有的算法都是自己实现的，并且自带了一些训练好的字典。

from snownlp import SnowNLP

s = SnowNLP(u'这个东西真心赞')
s1=SnowNLP(u'还是很 设施也不错但是 和以前 比急剧下滑了 和客房 的服务极差幸好我不是很在乎')

s.words         # [u'这个', u'东西', u'真心',
                #  u'很', u'赞']
print(s.words)

s.tags          # [(u'这个', u'r'), (u'东西', u'n'),
                #  (u'真心', u'd'), (u'很', u'd'),
                #  (u'赞', u'Vg')]
print(s.tags)
p =s.sentiments    # 0.9769663402895832 positive的概率
print(p)
print(s1.sentiments)

result：

可以看出第二句的评价是有好有坏的，所以很难分析出这是一句代表正面还是负面的评价，positive的概率也在0.5左右。

SnowNLP用于情感分析方面（现在训练数据主要是买卖东西时的评价，所以对其他的一些可能效果不是很好），而且它的分词能力并没有jieba强大。

 

三、SnowNLP原理

snownlp情感分析的源码：

1.Sentiment类的代码

class Sentiment(object):

    def __init__(self):
        self.classifier = Bayes() # 使用的是Bayes的模型

    def save(self, fname, iszip=True):
        self.classifier.save(fname, iszip) # 保存最终的模型

    def load(self, fname=data_path, iszip=True):
        self.classifier.load(fname, iszip) # 加载贝叶斯模型

    # 分词以及去停用词的操作    
    def handle(self, doc):
        words = seg.seg(doc) # 分词
        words = normal.filter_stop(words) # 去停用词
        return words # 返回分词后的结果

    def train(self, neg_docs, pos_docs):
        data = []
        # 读入负样本
        for sent in neg_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'neg'])
        # 读入正样本
        for sent in pos_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'pos'])
        # 调用的是Bayes模型的训练方法
        self.classifier.train(data)

    def classify(self, sent):
        # 1、调用sentiment类中的handle方法
        # 2、调用Bayes类中的classify方法
        ret, prob = self.classifier.classify(self.handle(sent)) # 调用贝叶斯中的classify方法
        if ret == 'pos':
            return prob
        return 1-probclass Sentiment(object):

    def __init__(self):
        self.classifier = Bayes() # 使用的是Bayes的模型

    def save(self, fname, iszip=True):
        self.classifier.save(fname, iszip) # 保存最终的模型

    def load(self, fname=data_path, iszip=True):
        self.classifier.load(fname, iszip) # 加载贝叶斯模型

    # 分词以及去停用词的操作    
    def handle(self, doc):
        words = seg.seg(doc) # 分词
        words = normal.filter_stop(words) # 去停用词
        return words # 返回分词后的结果

    def train(self, neg_docs, pos_docs):
        data = []
        # 读入负样本
        for sent in neg_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'neg'])
        # 读入正样本
        for sent in pos_docs:
            data.append([self.handle(sent), 'pos'])
        # 调用的是Bayes模型的训练方法
        self.classifier.train(data)

    def classify(self, sent):
        # 1、调用sentiment类中的handle方法
        # 2、调用Bayes类中的classify方法
        ret, prob = self.classifier.classify(self.handle(sent)) # 调用贝叶斯中的classify方法
        if ret == 'pos':
            return prob
        return 1-prob

可以看到classify函数和train函数是两个核心的函数，其中，train函数用于训练一个情感分类器，classify函数用于预测。在这两个函数中，都同时使用到的handle函数，handle函数的主要工作为：1.对输入文本分词  2.去停用词

2.情感分类的基本模型是贝叶斯模型Bayes。

贝叶斯模型的训练和预测：

（1）贝叶斯模型的训练过程实质上是在统计每一个特征出现的频次，其核心代码如下：

def train(self, data):
    # data 中既包含正样本，也包含负样本
    for d in data: # data中是list
        # d[0]:分词的结果，list
        # d[1]:正/负样本的标记
        c = d[1]
        if c not in self.d:
            self.d[c] = AddOneProb() # 类的初始化
        for word in d[0]: # 分词结果中的每一个词
            self.d[c].add(word, 1)
    # 返回的是正类和负类之和
    self.total = sum(map(lambda x: self.d[x].getsum(), self.d.keys())) # 取得所有的d中的sum之和

 

（2）贝叶斯模型的使用的就是贝叶斯定理算概率的公式了(其中还涉及到一些公式简化的过程)，对应代码如下:

def classify(self, x):
    tmp = {}
    for k in self.d: # 正类和负类
        tmp[k] = log(self.d[k].getsum()) - log(self.total) # 正类/负类的和的log函数-所有之和的log函数
        for word in x:
            tmp[k] += log(self.d[k].freq(word)) # 词频，不存在就为0
    ret, prob = 0, 0
    for k in self.d:
        now = 0
        try:
            for otherk in self.d:
                now += exp(tmp[otherk]-tmp[k])
            now = 1/now
        except OverflowError:
            now = 0
        if now > prob:
            ret, prob = k, now
    return (ret, prob)