基于支持向量機(jī)的中文文本情感分析方法研究

劉祉燊，張倩，周菠，汪志霖，顧永昊

（山東石油化工學(xué)院，山東 東營 257000）

隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和技術(shù)的提高，人們的精神需求也向更高層次發(fā)展，大眾表達(dá)自我的意愿更為強(qiáng)烈，自媒體平臺成為大眾表達(dá)感情，發(fā)表言論的重要渠道。尤其是大學(xué)生群體具有勇于表達(dá)自己觀點(diǎn)，熱衷表達(dá)自己態(tài)度的特點(diǎn)。2021年2月3日中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心（CNNIC）發(fā)布的第47次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示：截至2020年12月，我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)9.89億，手機(jī)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)9.86億，互聯(lián)網(wǎng)普及率達(dá)70.4%。其中，學(xué)生網(wǎng)民最多，占比為21.0%[1]。因此，學(xué)生網(wǎng)民在網(wǎng)絡(luò)上的情感表達(dá)和輿論觀點(diǎn)更值得關(guān)注。通過爬取網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)中學(xué)生的言論并以此文本為依據(jù)，挖掘當(dāng)今大學(xué)生的關(guān)注話題和情感傾向，分析大學(xué)生的所思所想，對于及時掌握高校大學(xué)生的思想動態(tài)和疏導(dǎo)大學(xué)生的不良情緒有重要作用。同時，對高校在學(xué)生管理方面具有重要意義。

1 相關(guān)研究技術(shù)

1.1 網(wǎng)絡(luò)爬蟲

當(dāng)今社會已進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，手動獲取數(shù)據(jù)已不適合現(xiàn)在的發(fā)展趨勢，網(wǎng)絡(luò)爬蟲可以很好解決這類問題。網(wǎng)絡(luò)爬蟲是一種能夠自動抓取互聯(lián)網(wǎng)信息的程序或者腳本，廣泛應(yīng)用于網(wǎng)頁或網(wǎng)站內(nèi)容的檢索。網(wǎng)絡(luò)爬蟲的實(shí)現(xiàn)形式多樣，其工作原理也各不相同。典型的網(wǎng)絡(luò)爬蟲有通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲和聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲2類。本文采用通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲，其實(shí)現(xiàn)基本原理及流程如圖1所示。

圖1 通用網(wǎng)絡(luò)爬蟲的工作原理

首先，根據(jù)初始爬取的網(wǎng)頁得到初始統(tǒng)一資源定位系統(tǒng)（uniform resource locator，URL），接著由初始URL爬取網(wǎng)頁內(nèi)容并存儲數(shù)據(jù)，在爬取數(shù)據(jù)過程中可獲得新的URL地址，然后將新的URL地址加入U(xiǎn)RL列表。根據(jù)新URL地址重復(fù)以上步驟繼續(xù)爬取數(shù)據(jù)，最后直到滿足條件的數(shù)據(jù)爬取完后結(jié)束整個過程。

1.2 分詞技術(shù)

詞語是一句話中能夠體現(xiàn)獨(dú)立含義的最小單位，通過詞語分析理解文本含義是情感分析和數(shù)據(jù)挖掘的重要方法。對中文文本的情感分析需要將語句按照一定邏輯關(guān)系劃分為詞語后再進(jìn)行分析。相比于英文單詞在句子中用空格間隔開的自然分割，中文詞語之間沒有明顯的區(qū)分標(biāo)志，因此對中文語句中的詞語劃分要更加復(fù)雜和困難。

對語句分詞時采用Python提供的第三方分詞庫——jieba庫，jieba分詞是一款開源工具，在中文文本分詞方面廣泛使用且分詞效果較好。jieba分詞工具對應(yīng)有3種不同模式：精確模式、全模式和搜索引擎模式。如：對“山東石油化工學(xué)院新增3個本科專業(yè)”這句文本用3種模式分詞，精確模式分詞后為“山東/石油化工/學(xué)院/新增/3/個/本科專業(yè)”，全模式分詞結(jié)果為“山東/東石/石油/石油化工/化工/化工學(xué)院/工學(xué)/工學(xué)院/學(xué)院/新增/3/個/本科/本科專業(yè)/專業(yè)”，搜索引擎模式分詞結(jié)果為“山東/石油/化工/石油化工/學(xué)院/新增/3/個/本科/專業(yè)/本科專業(yè)”。從分詞效果可以看出，精確模式可以對語句進(jìn)行最精確的切分，并且不存在冗余數(shù)據(jù)，適合做文本分析。

1.3 情感分析

在大數(shù)據(jù)時代，對文本情感手工分類已無法滿足需要，當(dāng)下通常選擇機(jī)器學(xué)習(xí)算法對文本情感分類。常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法有：支持向量機(jī)、K近鄰算法、樸素貝葉斯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。其中，樸素貝葉斯模型是基于貝葉斯定理和特征條件獨(dú)立假設(shè)的一種預(yù)測模型，主要應(yīng)用在文本分類、疾病診斷等領(lǐng)域[2]。該方法簡單有效，但在使用時假設(shè)屬性之間相互獨(dú)立，在實(shí)際應(yīng)用中往往是不成立的，影響預(yù)測結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時間遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等不同模型，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分析方面的優(yōu)勢不及在圖像領(lǐng)域，多模型組合是未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分析領(lǐng)域的改進(jìn)方向[3]。支持向量機(jī)（SVM）在求解過程中避開了局部收斂的缺陷致使所得解準(zhǔn)確率同比其他算法更高。因此，SVM算法回歸分析所得解具有全局性和高準(zhǔn)確性，該算法被廣泛應(yīng)用[4]。

支持向量機(jī)是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一種，于1995年由Vapnik等提出。該方法以訓(xùn)練誤差為優(yōu)化問題的約束條件，以置信范圍值最小化為訓(xùn)練目標(biāo)，是一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化的學(xué)習(xí)方法，推廣能力優(yōu)于其他傳統(tǒng)學(xué)習(xí)算法。

支持向量機(jī)分類的基本思想是找到能夠正確劃分訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并且使幾何間隔最大的超平面，同時有少許不能準(zhǔn)確分類的樣本點(diǎn)。假設(shè)（xi，yi），xi∈Rm，yi∈{-1，1}，i=1，2…m，則得到最有超平面為ω·xi+b=0。要使超平面的分類間隔最大，即求2/||ω||最大的問題，轉(zhuǎn)化為（1/2）||ω||2最小。引入懲罰系數(shù)C表示樣本點(diǎn)與最優(yōu)超平面的距離程度。該問題可闡述為

式中：ω為權(quán)重向量；C為懲罰系數(shù)；ξ為松弛因子。C越大，未落在正確分類的樣本對最優(yōu)超平面的懲罰越大。

SVM提供了不同的核函數(shù)。常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、徑向基核函數(shù)和Sigmoid核函數(shù)。核函數(shù)的選擇根據(jù)具體使用情境選擇，如：是否線性可分、樣本數(shù)量的多少等。所以，在使用SVM訓(xùn)練時，需經(jīng)過大量調(diào)試，在考慮準(zhǔn)確率、運(yùn)算速度等問題的前提下選擇合適的參數(shù)。

2 研究思路

本文中文文本情感分析的數(shù)據(jù)來源采用山東石油化工學(xué)院官方微博上的評論，用以分析該校學(xué)生在日常生活和熱點(diǎn)問題上的情緒表達(dá)。研究的整體思路如下：首先需要利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲對網(wǎng)站數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，得到的數(shù)據(jù)集中包含了文字、符號和表情等多種信息，對無用信息進(jìn)行剔除，并篩選出有效信息，將有用的語句作為文本情感分析的內(nèi)容，并根據(jù)文本的情感傾向標(biāo)注積極和消極情感標(biāo)簽。該文本為大多為語句式結(jié)構(gòu)，接下來對文本預(yù)處理，將語句分詞處理，轉(zhuǎn)換為詞語的形式，并生成詞向量，形成機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)集和訓(xùn)練集。最后，將精簡數(shù)據(jù)集輸入SVM訓(xùn)練器進(jìn)行分類訓(xùn)練，得到預(yù)測結(jié)果。中文文本情感分類過程示意圖如圖2所示。

圖2 中文文本情感分類過程示意圖

2.1 文本獲取

文本數(shù)據(jù)通過對山東石油化工學(xué)院官方微博下方評論數(shù)據(jù)的爬取獲得。除了用戶評論內(nèi)容外，還可得到相應(yīng)的用戶id、用戶昵稱和評論時間等相關(guān)信息。在爬取數(shù)據(jù)時，首先根據(jù)瀏覽器中的開發(fā)者工具查看抓包過程中的相關(guān)信息，接著使用Python編程模擬發(fā)出網(wǎng)絡(luò)請求，由于返回的數(shù)據(jù)是json數(shù)據(jù)，還需要用Python自帶的json庫對其進(jìn)行解析，最后將解析后的數(shù)據(jù)保存為.csv文件。數(shù)據(jù)爬取結(jié)果如圖3所示，為.csv文件中保存的微博評論區(qū)獲取的用戶id、用戶昵稱、用戶所在城市和評論內(nèi)容等相關(guān)數(shù)據(jù)。

圖3 數(shù)據(jù)爬取結(jié)果

2.2 文本處理

直接從網(wǎng)頁爬取的數(shù)據(jù)中存在一定的無效信息，無法直接使用，如存在空白項(xiàng)、重復(fù)項(xiàng)和存在表情符號等問題，需先進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗，過濾掉無用信息。保留下來的中文文本的處理需將整個句子劃為單詞的形式，包括對中文的分詞、去停用詞和提取關(guān)鍵詞等。文本中含有標(biāo)點(diǎn)符號、介詞和語氣詞等，這些詞對理解文本沒有實(shí)際意義，應(yīng)從分詞結(jié)果中去除，這些詞稱之為停用詞[5]。利用哈爾濱工業(yè)大學(xué)創(chuàng)建的停用詞列表，過濾文本中的停用詞，減少停用詞對語句分析造成的干擾。過濾后的文本按照語意劃分分詞，采用開源的jieba分詞工具的精確模式切分。

文本向量化是自然語言處理的重要一步。文本向量化即將文本以向量的形式表現(xiàn)出來，這樣就把自然語言的分析問題轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)的問題。通常，以詞為基本單位進(jìn)行文本向量化。本文采用2013年由Google公司提出的生成詞向量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法“Word2vec”[6]。該算法基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過對給定語料庫的學(xué)習(xí)，生成維度不同的詞向量空間，由于該方法是基于上下文對詞語進(jìn)行分析處理，因而能夠達(dá)到本文需要達(dá)到的情感傾向性分類目的。

2.3 模型預(yù)測

本文將微博評論區(qū)爬取的評論文本經(jīng)過初步篩選和標(biāo)注，得到積極情感文本329條和消極情感文本406條，共735條。該文本信息作為情感分析的原始信息，將經(jīng)過處理的文本向量分為訓(xùn)練集和測試集2部分。采用支持向量機(jī)模型預(yù)測，將訓(xùn)練集和測試集輸入支持向量機(jī)分類器訓(xùn)練，得到預(yù)測的準(zhǔn)確率。由于支持向量機(jī)的分類效果與所選擇的核函數(shù)、懲罰因子等有一定關(guān)系，所以選擇合適的參數(shù)是達(dá)到良好分類效果的關(guān)鍵。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

根據(jù)以上分析，經(jīng)過數(shù)據(jù)爬取、數(shù)據(jù)預(yù)處理等步驟，將生成的詞向量分為訓(xùn)練集和測試集輸入SVM進(jìn)行訓(xùn)練，得到預(yù)測模型。SVM的懲罰因子選擇默認(rèn)參數(shù)1，核函數(shù)分別選擇常用的線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)和徑向基核函數(shù)進(jìn)行測試。在不同核函數(shù)下的分類準(zhǔn)確率見表1。

表1 SVM選擇不同核函數(shù)的分類結(jié)果

由表1可知，當(dāng)核函數(shù)選擇多項(xiàng)式核函數(shù)時，分類效果最好，可達(dá)到91.2%，遠(yuǎn)高于其他2種核函數(shù)下的準(zhǔn)確率。所以，選擇多項(xiàng)式核函數(shù)作為中文文本情感分類預(yù)測模型的核函數(shù)。除了核函數(shù)影響分類結(jié)果準(zhǔn)確率之外，懲罰因子與分類結(jié)果密切相關(guān)。在選擇多項(xiàng)式核函數(shù)的前提下，測試不同懲罰因子對分類結(jié)果的影響，見表2。

表2 SVM選擇不同懲罰因子的分類結(jié)果

由表2的分類結(jié)果可知，選擇懲罰因子為0.8，核函數(shù)為多項(xiàng)式核函數(shù)能夠達(dá)到較好的分類效果，分類準(zhǔn)確率可達(dá)到95.2%。由于本文所采用的文本數(shù)量有限，且選取學(xué)校官方微博下的評論作為數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集的內(nèi)容不夠全面，因此，測試結(jié)果具有一定的局限性。未來可在該方面繼續(xù)研究，得到更為廣泛適用的預(yù)測模型。

4 結(jié)論

本文建立了基于支持向量機(jī)的中文文本情感分析模型，通過支持向量機(jī)訓(xùn)練對山東石油化工學(xué)院微博下的評論進(jìn)行情感傾向分析，可以達(dá)到分類正確率95%以上。該模型的分析，可以得到負(fù)面情緒文本內(nèi)容，以及所對應(yīng)的用戶和話題等信息，可以針對性地分析學(xué)生的心理變化，對學(xué)校疏導(dǎo)和緩解學(xué)生負(fù)面情緒有一定的幫助。