[Text Mining]JIEBA介紹與教學-Part3

2016-08-25 置頂文章

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2016-09-23

本偏重點如下:

找出關鍵詞前後詞彙
擷取意見詞
評分

#程式碼

#===========================================找出關鍵詞前後距離的詞
import nltk
import jieba
import codecs
jieba.set_dictionary('/dict.txt')
content = codecs.open('input_file.txt', 'rb','utf-8').read()
token=nltk.word_tokenize(content)
text=nltk.Text(token)
list1=[text.concordance(u'客服',60,lines=all)]

#程式碼解說

concordance:找某個字之前後文,以本例子來說，找尋'客服'前後各30字元的詞彙

而要找尋的詞就是上一篇所找出來的關鍵詞，目的在於找出關鍵詞前後詞彙

Output:

n 提款 v 速度 n 慢 adj 一点 m 在线 b 客服 n 说 v 肯定 v 客户 n 太多 ns 造成 v
分 n 招来 v 一点 m 最重 a 喜欢 v 盈盈 z 客服 n x Uedbet eng 娱乐城 n 已经 d 玩家
盈 z 放假 v 今天 t 及时 c 添加 v 彩金 n 客服 n 服务 vn 值得 v 推广 v UED eng

以上是程式碼跑出一小部分結果，如果斷詞上不滿意，或是詞性有問題，皆可手動去更改詞庫(已教學過)

接下來就要開始評分，而我評分標準如下(僅供參考，這部分每個人做法不同，可自行修改):

將Output結果，存放到Excel1，撰寫程式將關鍵詞後之形容詞、動詞、副詞截取出來(要截取詞性自行挑選)，存放到Excel2。
將Excel2結果，透過情緒詞庫分辨負面情緒或是正面情緒，分別給予分數(正+1，負-1)。
1. 提供情緒詞庫網址下載，情緒詞庫一樣可以手動更新。
2. 分數可自行定義
累積並計算此關鍵詞之分數(程式碼如下)。

#python读取excel
import xlrd
import codecs
from nltk.corpus import stopwords
def main():
    myfile1=stopwords.words('/NTUSD_positive_simplified.txt')
    myfile2=stopwords.words('/NTUSD_negative_simplified.txt')
    xls=xlrd.open_workbook("C:\FileName.xlsx")
    try:
        mysheet=xls.sheet_by_name("SheetName")#找工作表。
    except:
        print("没有此工作表")
        return

    print("共有 %d 行， %d 列。"%(mysheet.nrows,mysheet.ncols))
#將内容印出来：  
    for row in range(0,mysheet.nrows):
        for col in range(0,mysheet.ncols):
            if mysheet.cell(row,col).value not in [None, ''] :
                temp=mysheet.cell(row,col).value
                if  type(temp) != float :
                    print temp,
                    if temp in myfile1 :
                        print " +1",
                    if temp in myfile2:
                        print " -1",                        
        print '\n'                                                    
if __name__=='__main__':
    main()

myfile1與2為載入情緒詞庫，由於關鍵詞前後詞彙存入excel，因此這邊會呼叫此工作表來作給分的動作

當詞彙與情緒詞庫相呼應時就會給予分數，如無法辨識詞彙，可手動自行加入，或是寫程式自動匯入

接下來就可以對每個關鍵字進行排名，評估這產品的評價與優劣。

Text Mining一直是相當熱門之議題，在大數據領域中也是占有一席之地，這系列文章讓大家初步了解jieba操作

還有興趣的讀者，可以一起討論

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