怎么用Python语言构建用户评论数据的信息提炼技术

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摘要文:猿十叁。猿十叁随着互联网和移动设备的普及,用户评论数据成为越来越重要的信息来源。企业通过收集和分析用户评论数据,可以了解其产品的优缺点和改进方向,提高产品质量和满意度。然而,用...

跟着互联网以及挪动装备的普及,用户评论数据成为愈来愈重要的信息来源。企业通过搜集以及分析用户评论数据,可以了解其产品的优缺陷以及改良方向,提高产品质量以及满意度。但是,用户评论数据包括大量的无用信息以及噪声,需要进行信息提炼处理才能更好地应用。

信息提炼是一种自然语言处理技术,旨在从非结构化文本中自动辨认以及提取有用的信息。接下来我将采取分类以及聚类两种办法对用户评论数据进行信息提炼,通过对评论数据的分析以及统计,发现其中的关键信息以及特征,并将其进行分类以及聚类,提高数据的可读性以及准确性。文章源自微观生活(93wg.com)微观生活-https://93wg.com/2330.html

用户评论数据的获取以及处理:本文彩用爬虫技术从互联网上搜集用户评论数据,以淘宝商城的用户评论数据为例。爬虫程序通过Python语言实现,首先摹拟登录淘宝商城,并搜寻所需商品,然后按页码顺次爬取每一个商品的详细信息,包含商品名称、价格、销售量、评分以及用户评论等。文章源自微观生活(93wg.com)微观生活-https://93wg.com/2330.html

获取到用户评论数据后,需要对其进行预处理,包含文本清洗、分词、去停用词、词性标注以及关键词提取等。本文彩用jieba库对中文评论进行分词处理,并使用NLTK库对分词结果进行词性标注,进一步筛选关键词。文章源自微观生活(93wg.com)微观生活-https://93wg.com/2330.html

分类以及聚类的技术办法:我将采取文本分类以及聚类两种办法对用户评论数据进行信息提炼。文本分类将用户评论数据分为不同的种别,如好评、中评以及差评等,通过对不同种别进行对照分析,可以发现其共同特征以及不同点,为企业提供产品改良方向。文章源自微观生活(93wg.com)微观生活-https://93wg.com/2330.html

文本分类我所采取的是朴素贝叶斯算法,首先将评论数据分为训练集以及测试集,其中训练集用于训练贝叶斯分类器,测试集用于测试该分类器的准确性。文章源自微观生活(93wg.com)微观生活-https://93wg.com/2330.html

先将所有评论数据进行分词以及词性标注,并去掉停用词,然后将其转化为向量情势,每一个向量代表一个评论,包括评论中的关键词以及其频次。文章源自微观生活(93wg.com)微观生活-https://93wg.com/2330.html

最后,通过朴素贝叶斯算法对向量进行分类,即依据其包括的关键词以及呈现频次,判断其属于哪一个种别。文章源自微观生活(93wg.com)微观生活-https://93wg.com/2330.html

文本聚类我才用的办法是k-means算法,首先将评论数据进行向量化处理,每一个向量代表一个评论,包括评论中的关键词以及其频次。文章源自微观生活(93wg.com)微观生活-https://93wg.com/2330.html

然后,定义距离度量函数,采取欧式距离或曼哈顿距离等办法进行计算,得到类似度矩阵。最后,通过K-means聚类算法对类似度矩阵进行聚类,将评论数据划分为不同的簇,并给出每一个簇的中心向量,代表该簇的共同特征。文章源自微观生活(93wg.com)微观生活-https://93wg.com/2330.html

将用户评论数据依照某种度量办法聚合成簇,使得同一簇内的数据类似度较高,不同簇间的数据类似度较低。聚类分析可用于发现不同评论之间的联络以及模式,为产品改良提供切入点。文章源自微观生活(93wg.com)微观生活-https://93wg.com/2330.html

用Python语言进行构建

下列为代码讲授部份:

首先分别计算其中每一个词在该种别中呈现的次数。这样可以得到每一个词在各个种别中的呈现次数,从而得到每一个词在各个种别中的呈现频率,这个频率可以被用于后续的朴素贝叶斯分类算法中。

在代码中,我使用了CountVectorizer函数将训练集中的每一个词进行计数,返回一个稀疏矩阵表示所有评论中各个词的呈现次数。矩阵中的每一一行代表一条评论的向量,每一一列代表一个词的向量,矩阵中的值表示该词在该评论中的呈现次数。

得到train_counts后,需要再计算出每一个种别中每一个词的呈现次数。这可以通过下列代码实现:

在上述代码中,首先将训练集中的评论数据以及种别标签合成一个DataFrame。然后,使用groupby函数将训在上述代码中,首先将训练集中的评论数据以及种别标签合成一个DataFrame。然后,使用groupby函数将训

该代码首先导入了matplotlib.pyplot库,用于绘制图表。然后,使用groupby函数将训练集中的评论数据按种别标签分组,并使用count函数统计每一个种别中的评论数量。最后,使用plt.bar函数将统计结果绘制成柱状图。

其中,第一个参数是每一个组别的名称,第二个参数是每一个组别中元素的数量列表,第三个参数是每一个组别对应的标签。xlabel以及ylabel函数用于给x轴以及y轴添加标签。最后,使用plt.show函数显示绘制出的图表。

以上代码实现了对训练集中种别标签的分析以及可视化,让咱们可以更直观地了解训练集中各个种别的评论数量。这对于后续的模型训练以及评估都有很大的帮助。

接下来咱们可以看一下怎么使用情感分析模型对测试集进行预测,并计算预测结果的准确率。

该代码首先导入了sklearn库中的accuracy_score函数,用于计算模型预测结果的准确率。然后,使用训练好的模型对测试集进行情感预测,即调用model.predict函数,参数为测试集的特征矩阵test_features。

接着,调用accuracy_score函数计算模型在测试集上预测的准确率,并将结果打印输出。其中,test_labels为测试集的真实标签。

以上代码用于对测试集进行情感分析,并计算模型预测结果的准确率。通过准确率的计算以及评估可以更好地评估模型的机能,以指点咱们进一步优化算法以及数据处理办法。

上面代码定义了一个名为predict_sentiment的函数,用于对传入的文本进行情感分析。

首先,使用预处理函数preprocess_text对文本进行数据预处理以及特征提取,得到特征向量text_features。

然后,通过调用vectorizer.transform函数将特征向量转换为稀疏矩阵的情势,以便模型能够进行预测。

接着,使用训练好的模型对该文本进行情感预测,即调用model.predict函数,参数为转换后的特征向量text_features。

最后,依据预测结果返回相应的情感标签,如果对应标签为0,则为negative,否则为positive。

以上代码定义了一个函数,用于对外部传入的文本进行情感分析,并返回情感标签。这对于进行实时的情感分析任务十分有用,同时也利便了用户对模型的使用以及测试。

以上就是微观生活(93wg.com)关于“怎么用Python语言构建用户评论数据的信息提炼技术”的详细内容,希望对大家有所帮助!

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