楊艷霞

(武漢科技大學(xué)城市學(xué)院信息工程學(xué)部 武漢 430083)

基于分類的微博情感分析算法研究及實(shí)現(xiàn)

楊艷霞

(武漢科技大學(xué)城市學(xué)院信息工程學(xué)部 武漢 430083)

在當(dāng)今信息化時(shí)代的背景下,微博作為一種社交平臺(tái)獲得了飛速的發(fā)展。隨著微博信息的大量更新,為了避免用戶迷失在信息的海洋里,對(duì)微博情感分析研究變得迫切和重要。目前相關(guān)研究還處于起步階段,因此論文從微博信息出發(fā),研究基于貝葉斯分類和SVM分類算法的微博情感挖掘的實(shí)現(xiàn),通過(guò)分析實(shí)驗(yàn)結(jié)果,兩種算法在處理速度和處理精度方面對(duì)兩種算法各有優(yōu)劣,對(duì)微博信息情感分析是有效的,有一定的參考價(jià)值。

貝葉斯分類; SVM; 機(jī)器學(xué)習(xí); 情感分析

Class Number TP391.1

1 引言

作為信息和社交相結(jié)合的平臺(tái),微博平臺(tái)以其獨(dú)特的魅力吸引了大量用戶對(duì)微博信息進(jìn)行情感分析及情感轉(zhuǎn)移研究。及時(shí)掌握公眾對(duì)熱點(diǎn)事件的態(tài)度和看法,便于政府部門掌握事件發(fā)生后的社會(huì)群體心理,為管理者提供決策依據(jù),還可以實(shí)現(xiàn)微博營(yíng)銷、品牌宣傳、客戶關(guān)系管理、輿情監(jiān)控等。情感分析主要是從文本中挖掘用戶表達(dá)的觀點(diǎn)以及情感極性判斷,即判斷一條微博信息表達(dá)情感的正、負(fù)、中性[1]。目前相關(guān)研究還處于起步階段,因此本文從微博客用戶信息出發(fā),研究基于分類方法的微博作者情感挖掘的算法和系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)。

2 相關(guān)工作

2.1 信息采集

使用微博開放平臺(tái)API挖掘數(shù)據(jù)是當(dāng)今較為流行的數(shù)據(jù)獲取方法,以新浪微博為例,新浪微博直接提供了SDK。在調(diào)用API之前,需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)應(yīng)用來(lái)獲取app_key和app_secret完成用戶的認(rèn)證工作。然后,啟動(dòng)這個(gè)程序就會(huì)得到一個(gè)URL鏈接,通過(guò)該鏈接,獲得其訪問權(quán)限。

第二種方法:網(wǎng)絡(luò)爬蟲又稱為網(wǎng)絡(luò)蜘蛛,以極快的速度無(wú)間斷地執(zhí)行某項(xiàng)任務(wù),以此收集信息。本文采用廣度優(yōu)先遍歷方式獲取用戶信息。

爬取的微博信息包括的字段有消息ID、用戶ID、用戶名、屏幕名、用戶頭像、轉(zhuǎn)發(fā)消息ID、消息內(nèi)容、消息URL、來(lái)源、圖片URL、音頻URL、轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)、評(píng)論數(shù)等,信息完整可靠,便于開發(fā)者研究。

2.2 預(yù)處理

采用Lucene中文分詞技術(shù)實(shí)現(xiàn)中文分詞和關(guān)鍵詞提取。停用詞也稱為功能詞,在一般的文本中停用詞通常是一些介詞、代詞、虛詞等一些與情感無(wú)關(guān)的字符,如:的、我們、要、自己、之等。此外,大多數(shù)微博平臺(tái)都支持文本、圖片、表情、音頻、視頻等。因此,還需要處理一些在情感分析研究中沒有實(shí)際意義的無(wú)關(guān)符號(hào)[2]。

2.3 特征選擇

經(jīng)過(guò)文本分詞后,選擇哪些關(guān)鍵字作為文本的特征項(xiàng)主要考慮詞頻、區(qū)域位置和分詞距離位置因素。

詞頻:詞頻是最常用的一種參數(shù),它主要描述的是一個(gè)詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù),一個(gè)詞的重要程度與這個(gè)詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù)成正比,方法簡(jiǎn)單,易于使用,把它作為測(cè)量尺度之一。

區(qū)域位置:由于在文本分類的過(guò)程中,發(fā)現(xiàn)一個(gè)詞出現(xiàn)在不同的位置對(duì)于文本所想表達(dá)的意思也存在一定的影響,例如同一個(gè)詞出現(xiàn)在標(biāo)題和文章段落所起的作用不同,出現(xiàn)在標(biāo)題的詞更能體現(xiàn)文本的主要內(nèi)容,所以區(qū)域位置作為另一個(gè)考慮因素。

分詞距離次序:一個(gè)詞在文本中出現(xiàn)次序的不同,其表達(dá)的思想可能就不會(huì)相同,因此選取將這一因素考慮在內(nèi),用于文本關(guān)鍵詞提取。

候選詞權(quán)重計(jì)算,選取的候選詞計(jì)算權(quán)重計(jì)算如式(1)所示:

weighti=α×tfi+β×loci+γ×disi

(1)

式(1)中weighti是候選詞wordi的權(quán)重;tfi是其詞頻因子;disi是其區(qū)域位置因子;disi是其距離次序因子;α,β,γ是三個(gè)因子的調(diào)節(jié)因子。

對(duì)于詞頻因子采用式(1)(其中,fi為文本中該候選詞的詞頻)來(lái)計(jì)算。記錄各個(gè)詞在文本中出現(xiàn)的位置,并對(duì)詞在文本中出現(xiàn)的不同位置進(jìn)行標(biāo)注。如果一個(gè)詞在文本中多次出現(xiàn),那么對(duì)其就選取最靠前的位置點(diǎn)。這樣在文本處理的過(guò)程中可以實(shí)現(xiàn)詞語(yǔ)權(quán)重的計(jì)算,計(jì)公式如下:

loci=(wi-1)/(wi+1)

(2)

式(2)中wi是候選詞在分詞中被標(biāo)記的位置值。通過(guò)實(shí)驗(yàn),通過(guò)一個(gè)線性函數(shù)來(lái)標(biāo)記分詞距離次序值(其中i表示詞語(yǔ)在文本中出現(xiàn)的次序;α,β均為可調(diào)節(jié)的常數(shù)因子)。

通過(guò)式(3)來(lái)計(jì)算距離次序權(quán)重:

disi=vali/lnvali

(3)

式(3)中vali該分詞第一次出現(xiàn)位置到文本開頭的距離。通過(guò)在子公式中引入對(duì)數(shù)函數(shù),可以更好地刻畫權(quán)重計(jì)算中特征項(xiàng)的非線性特點(diǎn)。

通過(guò)特征項(xiàng)的權(quán)重計(jì)算公式后,為了使文本分類達(dá)到良好的效果,需要考慮如何設(shè)定調(diào)整因子的值使得對(duì)于特征詞的提取效果達(dá)到最好。這里采取機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,通過(guò)訓(xùn)練樣本來(lái)確定調(diào)整因子的值。采用最小均方誤差(LMS)訓(xùn)練法則訓(xùn)練公式的調(diào)整因子。

第一步給定調(diào)整因子的值,然后通過(guò)計(jì)算記錄各個(gè)詞語(yǔ)在文本中的權(quán)重,并將結(jié)果按其權(quán)重值由高到低排序。假設(shè)第i個(gè)文本在第k次計(jì)算各文本詞語(yǔ)權(quán)重并排序后的詞語(yǔ)集合為V(k,i),而該文本的訓(xùn)練詞語(yǔ)排序記為Vj。根據(jù)V(k,i)和Vj中詞語(yǔ)權(quán)重排序的差異性,設(shè)排序差值:

(4)

式(4)中,sort(k,i,j)為i個(gè)文本中的第j個(gè)分詞在訓(xùn)練排序集和第k次計(jì)算后的測(cè)試排序集中的排序次序。

接著,通過(guò)式(5)來(lái)調(diào)整各個(gè)調(diào)整因子(α,β,γ)的值:

w=w+η×diff×sec

(5)

式(5)中w為調(diào)整因子;diff是很小的常數(shù)因子;sec為當(dāng)前的測(cè)試因子的取值。

2.4 文本分類算法

貝葉斯算法:貝葉斯分類算法是源于數(shù)學(xué)上的統(tǒng)計(jì)學(xué),它是運(yùn)用數(shù)學(xué)上概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)進(jìn)行分類的一種算法。在很多方面,都能應(yīng)用到貝葉斯(Na?ve Bayes,NB)分類算法,此算法可以應(yīng)用在大型數(shù)據(jù)庫(kù)中,并且方法簡(jiǎn)單、分類準(zhǔn)確率高、速度快。貝葉斯的思想基礎(chǔ)是:對(duì)于給出的待分類項(xiàng),求解在此項(xiàng)出現(xiàn)的條件下各個(gè)類別出現(xiàn)的概率,哪類概率最大,就認(rèn)為此待分類項(xiàng)屬于哪個(gè)類別。

貝葉斯分類分為三個(gè)階段[3]:

第一階段——準(zhǔn)備工作階段。這個(gè)階段的任務(wù)是貝葉斯分類的必要準(zhǔn)備。這一階段主要是輸入所有待分類數(shù)據(jù),確定特征屬性并根據(jù)特征屬性進(jìn)行一系列的處理輸出訓(xùn)練樣本。準(zhǔn)備工作執(zhí)行質(zhì)量對(duì)整個(gè)過(guò)程都有著很重要的影響。

第二階段——分類器訓(xùn)練階段。這個(gè)階段的任務(wù)就是生成分類器,計(jì)算每個(gè)類別在訓(xùn)練樣本中的出現(xiàn)頻率和每種特征屬性劃分對(duì)每個(gè)類別的條件概率估計(jì),并記錄其結(jié)果,根據(jù)分類結(jié)果確定所屬類別。其輸入是特征屬性和訓(xùn)練樣本,輸出是分類器。

第三階段——應(yīng)用階段。這個(gè)階段的任務(wù)是利用分類器對(duì)待分類項(xiàng)進(jìn)行分類。此階段主要是對(duì)前兩個(gè)步驟的一個(gè)整合,通過(guò)前兩步的處理,歸屬出樣本所屬類別,實(shí)現(xiàn)分類工作。其輸入是分類器和待分類項(xiàng),輸出是待分類項(xiàng)與類別的映射關(guān)系。

另一種分類算法是支持向量機(jī)(SVM)算法,SVM是建立在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的VC維理論和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小原理基礎(chǔ)上的[4]。其基本思想是:通過(guò)將一個(gè)非線性的支持向量機(jī)映射將輸入到一個(gè)更高維空間中使之變成線性的支持向量機(jī),然后在這個(gè)新的空間選取最優(yōu)的線性分類面,這種變換通常是利用定義適當(dāng)?shù)膬?nèi)積函數(shù)(即核函數(shù))來(lái)實(shí)現(xiàn)的,在訓(xùn)練集中以支持向量(Support Vector)為基礎(chǔ)。SVM算法具有扎實(shí)的理論基礎(chǔ),而且在文本分類的應(yīng)用上也取得了很好的分類效果[5,8]。

2.5 構(gòu)建情感詞匯本體

中文微博作為互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品,其文本信息形式多元化,用于表達(dá)傾向性的詞語(yǔ)在不斷變化,因此核心本體并不需要一次性構(gòu)建完成。所以,在這個(gè)階段的任務(wù)是收集能夠表達(dá)人們意見的核心概念和關(guān)系,建立基礎(chǔ)的情感詞典。本文構(gòu)建情感詞匯本體是為了更完備地表達(dá)情感詞匯所包含的語(yǔ)義信息,例如詞匯的情感傾向性和詞匯間的相似、轉(zhuǎn)折和遞進(jìn)關(guān)系等,方便情感詞的組織和共享,從而為公眾情感分析研究提供有力的分析依據(jù)[6]。

本文主要抽取中國(guó)知網(wǎng)HowNet公布的情感分析用詞集中的核心詞匯作為構(gòu)建詞典的信息來(lái)源。該詞匯集所包含的詞匯種類(中文)和數(shù)量以及本體中選用的情感詞匯的數(shù)量如表1所示[7]。

微博消息中使用大量的網(wǎng)絡(luò)用語(yǔ),這些網(wǎng)絡(luò)上的非正式語(yǔ)言和傳統(tǒng)詞語(yǔ)有著很大區(qū)別,它們往往具有強(qiáng)烈的感情色彩[10]。有的是過(guò)去已經(jīng)存在的詞語(yǔ),因?yàn)槟硞€(gè)事件或某些熱門話題而演變成了帶有感情色彩的詞語(yǔ)[9],比如:“拜金女、鳳姐”。有的是過(guò)去沒有的,新出現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)新詞,大多為錯(cuò)別字、諧音、字母縮寫、也有象形字詞,比如:“喜大普奔、JJWW、弓雖”。這些詞語(yǔ)在基礎(chǔ)情感詞匯本體中是不存在的,但在情感傾向判別過(guò)程中有著重要作用,因此針對(duì)微博構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)情感詞本體是非常重要的[10]。網(wǎng)絡(luò)情感詞需要長(zhǎng)時(shí)間的關(guān)注和搜集,現(xiàn)今還沒有現(xiàn)成可用的情感詞典,因此通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)、博客、BBS、評(píng)論、微博,將收集并標(biāo)注具有感情色彩的詞語(yǔ)加入微博情感詞匯本體之中是必要的補(bǔ)充。

表1 HowNet情感分析用詞數(shù)量及本體用詞數(shù)量

表2 部分否定詞、程度副詞和連詞集

3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

3.1 文本預(yù)處理

文本預(yù)處理過(guò)程是整個(gè)系統(tǒng)關(guān)鍵的一步,由于機(jī)器無(wú)法自動(dòng)判斷整個(gè)文本的類別屬性,只有人工將中文文本數(shù)據(jù)處理為機(jī)器可以識(shí)別判斷的數(shù)據(jù),才能更好地處理數(shù)據(jù)。其實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖1所示。

圖1 微博文本預(yù)處理流程圖

3.2 情感分析算法實(shí)現(xiàn)

分析系統(tǒng)總體框架包含貝葉斯分類子系統(tǒng)和SVM分類子系統(tǒng)。

實(shí)現(xiàn)貝葉斯算法分為以下幾個(gè)步驟:

第一步:中文分詞,借助于Lucene來(lái)實(shí)現(xiàn)中文分詞;

第二步:關(guān)鍵詞提取,主要借助于IKAnalyzer來(lái)獲取關(guān)鍵字;

第三步:文本分類,判讀文章關(guān)鍵詞屬于某一類的概率,然后通過(guò)比較不同類別的概率,出現(xiàn)在最大概率的文本就直接歸類為該類。

貝葉斯分類子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示。

圖2 貝葉斯分類器流程圖

由于運(yùn)算的數(shù)據(jù)量比較大,導(dǎo)致系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)間很長(zhǎng),因此本文引入多線程和緩沖區(qū)技術(shù),即先將微博信息保存在緩沖區(qū)里面,然后開啟多個(gè)線程,分別計(jì)算某一條信息在給定的分類中的條件概率,計(jì)算出最可能的類別。各個(gè)線程互不影響。實(shí)驗(yàn)證明引入多線程和緩沖區(qū)技術(shù)使得程序的運(yùn)行效率得到了明顯的提高。

實(shí)現(xiàn)SVM分類算法主要借助LIBSVM的SVM模式識(shí)別和回歸模型,先將文本轉(zhuǎn)化為L(zhǎng)IBSVM所需要的數(shù)字化矩陣,借助于SVM模型來(lái)判斷文本分類的結(jié)果和準(zhǔn)確性。SVM分類子系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)流程如圖3所示。

圖3 SVM分類實(shí)現(xiàn)過(guò)程

通過(guò)構(gòu)建的情感詞典,將文本處理為L(zhǎng)IBSVM所要實(shí)現(xiàn)的形式,本體的正、負(fù)極詞匯如圖4所示。

圖4 構(gòu)建用戶情感詞典圖

最終通過(guò)訓(xùn)練語(yǔ)庫(kù)的數(shù)字化矩陣生成分類界面,將待測(cè)試文本處理為同樣的數(shù)字化矩陣,通過(guò)前面生成的分類界面,讓機(jī)器自動(dòng)判斷,微博所屬類別。文本信息處理的模型如圖5所示。

圖5 訓(xùn)練文本處理結(jié)果

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)包含兩個(gè)部分:測(cè)試數(shù)據(jù)語(yǔ)料庫(kù)和訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)。其中訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)包含998條情感分類數(shù)據(jù),用于進(jìn)行訓(xùn)練,作為待測(cè)數(shù)據(jù)的概率計(jì)算;待測(cè)試數(shù)據(jù)包含6626條微博數(shù)據(jù),通過(guò)樸素貝葉斯分類器和LIBSVM分類器進(jìn)行處理,最后完成分類統(tǒng)計(jì)工作。

4.2 貝葉斯模型測(cè)試結(jié)果

該測(cè)試結(jié)果包括文本總數(shù)以及正向情感,負(fù)向情感和中性情感。生成的文本分類柱狀圖如圖6所示。

圖6 貝葉斯文本分類結(jié)果

4.3 SVM模型測(cè)試結(jié)果

SVM算法實(shí)現(xiàn)文本分類結(jié)果包括輸出迭代次數(shù),二次規(guī)劃求解最小值(SVM問題的最佳目標(biāo)值),求解的常數(shù)項(xiàng)目標(biāo)值b以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)個(gè)數(shù),支持的向量個(gè)數(shù)和最終的模型精確的比對(duì)結(jié)果。通過(guò)公式來(lái)計(jì)算實(shí)現(xiàn)文本分類,其分類結(jié)果如圖7所示。

實(shí)驗(yàn)過(guò)程分析:貝葉斯算法實(shí)現(xiàn)過(guò)程,對(duì)于處理大量的文本信息需要耗費(fèi)大量的時(shí)間,處理速度不夠;而SVM算法的實(shí)現(xiàn)處理速度相對(duì)較快,究其原因在于該算法最關(guān)鍵的是找到合理的函數(shù)將文本處理成為需要的文本特征數(shù)字矩陣,函數(shù)的優(yōu)劣決定結(jié)果的準(zhǔn)確性,因?yàn)槠涮幚頂?shù)據(jù)是數(shù)字不需要大量的分詞比較,所以在處理大量的文本情況下,SVM的效果更好。

圖7 基于SVM情感分類結(jié)果

實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析:論文選取同樣的測(cè)試文本,但實(shí)驗(yàn)結(jié)果存在較大的差異。采用貝葉斯算法對(duì)于文本分類結(jié)果包括三種類型,即正向情感和負(fù)向情感和中性情感,文本中正向情感和中性情感所占比例較大;而采用SVM算法實(shí)現(xiàn)文本分類時(shí),對(duì)于中性情感,算法自動(dòng)將其直接歸類為正向情感,但同樣都是負(fù)向情感所占比例較小。顯然在分類準(zhǔn)確性上貝葉斯算法占有優(yōu)勢(shì)。

5 結(jié)語(yǔ)

本文以新浪微博信息為研究對(duì)象,利用新浪微博提供的API和網(wǎng)絡(luò)爬蟲兩種方法搜集數(shù)據(jù);對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,利用貝葉斯算法與SVM分類算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析,最終經(jīng)過(guò)比較實(shí)驗(yàn)過(guò)程和實(shí)驗(yàn)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)兩種算法在分類速度和精度上各有優(yōu)劣,兩種算法對(duì)微博信息情感分析是有效的。同時(shí)為了提高程序的運(yùn)行效率,本文還在程序中引入了緩沖池和多線程技術(shù),使情感分析運(yùn)行效率得到顯著提高。

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Microblog Sentiment Analysis Algorithm Research and Implementation Based on Classification

YANG Yanxia

(Department of Information Engineering, Wuhan University of Science and Technology City College, Wuhan 430083)

Under the background of today’s information age, microblog obtains a rapid development. With the news on the microblog updating, in order to avoid the users getting lost in the ocean of information, emotion analysis of the information becomes urgent and important. Based on the implementation of microblog emotion mining of Bayesian classifier and SVM classification algorithm, making comparison through the analysis of the experimental results in processing speed and accuracy, has a reference value.

Naive Bayes classifier, SVM, machine learning, sentiment analysis

2016年8月3日,

2016年9月18日

國(guó)家自然科學(xué)基金(編號(hào):61502356);湖北省教育廳科學(xué)技術(shù)研究計(jì)劃指導(dǎo)性項(xiàng)目:“基于Ontology的微博話題識(shí)別及傾向性研究”(編號(hào):B2015360);湖北省教育廳人文社會(huì)科學(xué)研究計(jì)劃指導(dǎo)性項(xiàng)目:“基于微博情感分析的大學(xué)生心理健康校園預(yù)警系統(tǒng)的建設(shè)與管理”資助。

楊艷霞,女,碩士研究生,副教授,研究方向:機(jī)器學(xué)習(xí)與智能計(jì)算。

TP391.1

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.02.001