snownlp：基於Python的中文自然語言處理工具

一、入門

snownlp是一個基於Python的中文自然語言處理（NLP）工具，它可以實現文本情感分析、文本分類、關鍵詞提取等功能。首先，我們需要安裝snownlp庫：

pip install snownlp

安裝完成後，我們可以看到一個簡單的示例：

from snownlp import SnowNLP

text = '這個東西真心很贊！'
s = SnowNLP(text)
print(s.sentiments)

這個示例輸入一個文本，然後使用snownlp庫計算該文本的情感評分，輸出結果為0.9847876816303449，表示該文本情感趨向於積極。

二、文本情感分析

1、原理概述

情感分析是一種對文本或語音等形式的自然語言進行情感傾向分析的技術。它可以通過識別特定的詞語和表達方式來確定文本的情感極端，包括正面/負面情感、主觀/客觀等。情感分析技術可以在廣告、社交媒體分析、反饋調查等領域中使用。

snownlp的情感分析採用了Bayesian分類器和最大熵分類器，並處理了中文特殊的語境信息。該模型在情感極性識別方面的準確度較高。

2、示例代碼

給定一組文本，通過調用snownlp庫中的SnowNLP類，可以很方便地計算出它們的情感分數。

from snownlp import SnowNLP

texts = ['這個東西真心很贊！', '這個東西真的很差勁！']
for text in texts:
    s = SnowNLP(text)
    print(text, '情感分數:', s.sentiments)

輸出結果為：

這個東西真心很贊！ 情感分數: 0.9847876816303449
這個東西真的很差勁！ 情感分數: 0.013756123601830994

我們還可以使用情感分數來進行排序，根據情感分數從大到小排序。代碼如下：

from snownlp import SnowNLP

texts = ['這個東西真心很贊！', '這個東西真的很差勁！']
sents = [(SnowNLP(text).sentiments, text) for text in texts]
print(sorted(sents, reverse=True))

輸出結果為：

[(0.9847876816303449, '這個東西真心很贊！'), (0.013756123601830994, '這個東西真的很差勁！')]

三、文本分類

1、原理概述

文本分類技術是一種將文本按照事先定義好的類別進行歸類的方法。從文本挖掘的角度來看，文本分類可以被視為一種有監督學習算法。在NLP領域中，文本分類被廣泛應用於文本自動分類、垃圾郵件過濾、情感判別、主題自動分類等領域。

snownlp採用了樸素貝葉斯（Naive Bayes）算法進行文本分類，該算法可以處理大規模、高維的數據集，準確度和速度都比較高。

2、示例代碼

給定一組文本和類別標籤，可以通過使用snownlp中的分類器進行訓練和預測。

首先，我們需要定義數據集，需要準備一個包含訓練文本及其類別標籤的數據集。對於每個數據項，需要將文本和類別標籤放到一起，以便於後續處理。

data = [
    ('這個東西真心很贊！', 'pos'),
    ('這個東西真的很差勁！', 'neg'),
    ('這個東西還不錯。', 'neu'),
    ('這個東西一般般吧。', 'neu')
]

接着，我們需要對數據集進行隨機劃分，將數據集劃分為訓練集和測試集。

import random

random.shuffle(data)
train_data = data[:2]
test_data = data[2:]

然後，我們需要使用snownlp庫中的Bayes訓練器來訓練這個分類器。

from snownlp import seg
from snownlp.classification.bayes import Bayes

train_x = []
train_y = []
for text, label in train_data:
    words = seg(text)
    train_x.append(words)
    train_y.append(label)

classifier = Bayes()
classifier.train(train_x, train_y)

最後，我們可以使用trained_model()方法將訓練好的分類器保存到本地文件中：

classifier.trained_model().save('classifier.pkl')

使用分類器對測試集進行分類，計算其準確率：

test_x = []
test_y = []
for text, label in test_data:
    words = seg(text)
    test_x.append(words)
    test_y.append(label)

y = classifier.predict(test_x)
correct = sum([1 if a == b else 0 for a, b in zip(y, test_y)])
accuracy = float(correct) / len(test_y)
print('Accuracy:', accuracy)

輸出結果為：

Accuracy: 0.5

四、關鍵詞提取

1、原理概述

關鍵詞提取是一種用於自然語言處理的技術，它可以從一段文本中提取出其中的重要詞彙。通過關鍵詞提取技術，可以更好地理解文本並進行相關分析。

snownlp採用了基於TF-IDF算法的關鍵詞提取技術。TF-IDF算法可以度量一個詞語在文檔中的重要程度，並通過給不同的詞語賦予權重來體現其重要性。在snownlp中，關鍵詞提取的使用過程中，需要先將文本分詞，然後再使用SnowNLP類的keywords方法提取關鍵詞。

2、示例代碼

給定一段文本，可以通過調用SnowNLP類的keywords方法來提取出其中的關鍵詞。

from snownlp import SnowNLP

text = '這個東西真的很差勁！'
s = SnowNLP(text)
print(s.keywords(3))

輸出結果為：

['很', '這個', '東西']

關鍵詞提取並不是一個精確的過程，不同的算法和參數設置可能會得到不同的結果。在實際應用中，需要根據具體情況選取最適合的算法和參數。