NLP中文数据分析干货！！！——针对Chinese分析模版、苏宁空调评论分析实战（提供数据）

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NLP中文数据分析

- 一、全套中文预处理代码
- - 去掉文本中多余的空格
  - 去除多余符号，保留指定中英文和数字
  - 繁体转简体
  - 分词
  - 去除停用词
  - 预处理封装
- 二、统计词频+词云图分析
- - 统计词频
  - 词云图分析
- 三、情感分析
- - SnowNLP
  - 情感分析实战
- 四、主题分析
- - LDA前数据预处理
  - LDA主题模型
- 五、实战演练-苏宁空调评论
- - 获取数据
  - 数据探索性分析（EDA）
  - 绘制词云图
  - 输出正负类主题分析
  - 细节
- 六、代码开源
- - CSDN开源
  - Github开源

一、全套中文预处理代码

摘要：
这一套代码，对于每一步细分的功能一一写好了，下面的进一步操作可以对这套代码进行进一步封装，使用～

去掉文本中多余的空格

#输入句子，输出句子
import jieba
def process(sentence):    #去掉文本中多余的空格new_sentence = place(' ','')   return new_sentence

去除多余符号，保留指定中英文和数字

#输入句子，输出句子
def clear_character(sentence):    pattern = repile("[^u4e00-u9fa5^a-z^A-Z^0-9]")  #只保留中英文和数字#替换为[^u4e00-u9fa5^,^.^!^a-z^A-Z^0-9]  #只保留中英文、数字和符号，去掉其他东西line=re.sub(pattern,' ',sentence)  #把文本中匹配到的字符替换成空格符new_sentence=' '.join(line.split())    #去除空白return new_sentence

繁体转简体

#输入句子，输出句子
from snownlp import SnowNLP
def complex_to_simple(sentence):  #繁体转简体new_sentence = SnowNLP(sentence)new_sentence = new_sentence.hanreturn new_sentence

分词

#输入一个句子，将该句子分词后，返回一个列表
import jieba
def jieba_fenci(sentence):seg_list = jieba.cut(new_sentence,cut_all =True) #全模式seg_list = ' '.join(seg_list)jieba_fenci_list = [i for i in seg_list.split(' ')if i != '']return jieba_fenci_list

去除停用词

中文停用词表下载链接🔗

#输入一个句子列表的列表，返回处理后的句子列表的列表
def remove_word(sentence_list): #去除停用词stop = pd.read_csv('',encoding='utf-8',header=None,sep='tipdm',engine='python')stop_words = list(stop[0])stop_words +=['哈哈']  #根据自定义添加停用词remove_sentence_list = [[w for w in sentence if w not in stop_words]for sentence in sentence_list] return remove_sentence_list

预处理封装

#对前三个功能的封装，输入句子，返回句子，每个句子都是经过简单处理后的
def processing_chinese(sentence):sentence = process(sentence) #去除空格sentence = clear_character(sentence) #去除符号new_sentence = complex_to_simple(sentence) #繁体转简体return new_sentence

二、统计词频+词云图分析

统计词频

#计算词频，把所有句子的整个列表丢进来就行，输出一个字典形式的词频集
def compute_word_fre(sentence_list):sentence_list =[jieba.cut(processing_chinese(sentence),cut_all =True) for sentence in sentence_list] #分词sentence_list = remove_word(sentence_list) #去除停用词new_sentence_list = [[w for w in sentence if w!='']for sentence in sentence_list]  #去除jieba分词空字符和停用词更新all_list=[]for i in new_sentence_list: all_list+=i   #拼接处理后的句子word_fre ={} for word in all_list :  #统计所有句子的全部词语的频率word_fre[word]=(word,0)+1return word_fre

词云图分析

设置参数：
mask=imread(‘cloud.png’,pilmode=“RGB”)设置为词云图背景，可以自定义图片
font_path=r"/System/Library/Fonts/"设置为本地中文字体路径

import matplotlib.pyplot as plt
from imageio import imread,imsave
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator, STOPWORDSwordcloud = WordCloud(background_color='white',collocations=False,mask=imread('cloud.png',pilmode="RGB"),max_words=30,random_state=2021,width=1200, height=800,font_path=r"/System/Library/Fonts/").fit_words(word_fre)# 绘制词云图
plt.imshow(wordcloud)
_file("wordcloud.png")
#plt.savefig("other_wordcloud.png",dpi=600) #另一种保存形式

三、情感分析

SnowNLP

SnowNLP是一个经过大量数据训练得到的模型，可以进行三分类的预测任务，分别是正类、中性、负类，具体划分，我们可以通过定义阈值确定。

情感分析实战

# 加载情感分析模块
from snownlp import SnowNLP
from snownlp import sentiment

positive_sentence = '你真厉害，每个同学的妈妈都夸你，英雄联盟打得好，还带同学们去上王者'
print(SnowNLP(positive_sentence).sentiments)
#0.9999948382464556

neutral_sentence = '你好，哈哈'
print(SnowNLP(neutral_sentence).sentiments)
#0.5312500000000001

negative_sentence = '你真垃圾，大家都觉得你不行'
print(SnowNLP(negative_sentence).sentiments)
#0.04962917764338359

可以看到，通过得分可以看出，三类句子的不同，然后我们可以主观划分三类。

得分	类别
大于0.7	positive正类
大于0.3，小于0.7	neutral中性
小于0.3	negative负类

四、主题分析

LDA前数据预处理

import gc
import tqdm
import numpy as np
from gensim import corpora, models, similarities
import time#LDA前数据预处理
def LDA_processing(sentence_list):sentence_list =[jieba.cut(processing_chinese(sentence),cut_all =True) for sentence in sentence_list] #分词sentence_list = remove_word(sentence_list) #去除停用词new_sentence_list = [[w for w in sentence if w!='']for sentence in sentence_list]  #去除jieba分词空字符和停用词更新return new_sentence_list

LDA主题模型

设置参数：
num_topics = 3 #指定训练主题数

#输入处理好的句子，与分类主题数目，进行聚类训练
def LDA_model(sentence_list,num_topics=3):sentence_list = LDA_processing(sentence_list)sentence_dict = corpora.Dictionary(sentence_list)  # 建立词典sentence_corpus = [sentence_dict.doc2bow(i) for i in sentence_list]lda_model = models.LdaModel(sentence_corpus, num_topics=num_topics, id2word=sentence_dict)  # LDA模型训练return lda_modelnum_topics = 3 #指定训练主题数
lda_model = LDA_model(new_sentence_list, num_topics = num_topics)
for i in range(num_topics):print(lda_model.print_topic(i))   # 输出每个主题

五、实战演练-苏宁空调评论

获取数据

爬虫开源代码
八爪鱼等免费软件
本分析实战提供数据下载链接🔗

数据探索性分析（EDA）

通过以下代码，可以得到数据分析报告：example.html

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import missingno as msno# 用于可视化缺失值分布
import scipy.stats as st
%matplotlib inline
data = pd.read_csv('苏宁易购-商品评论.csv')import pandas_profiling
pfr = pandas_profiling.ProfileReport(data)
_file("./example.html")

分析完毕后，发现只有评价星级和评价内容比较有意思，接下来对这两个特征进行归类、分析

将5星归为正类，1、2、3星归为负类，其余丢弃，对两类样本的中文评价内容继续进行下面的分析。

data_good = data[data['评价星级']=='5星']data_bad = data[data['评价星级']!='5星']
data_bad = data_bad[data_bad['评价星级']!='56px']

data_good部分数据如下
data_bad部分数据如下

绘制词云图

def compute_word_fre(sentence_list)函数上面已经介绍过了
这里只需更改输入word_fre = compute_word_fre(data_good)即可

def compute_word_fre(sentence_list):sentence_list =[jieba.cut(processing_chinese(sentence),cut_all =True) for sentence in sentence_list] #分词sentence_list = remove_word(sentence_list) #去除停用词new_sentence_list = [[w for w in sentence if w!='']for sentence in sentence_list]  #去除jieba分词空字符和停用词更新all_list=[]for i in new_sentence_list: all_list+=i   #拼接处理后的句子word_fre ={} for word in all_list :  #统计所有句子的全部词语的频率word_fre[word]=(word,0)+1return word_freword_fre = compute_word_fre(data_good) #注意：只调整输入即可import matplotlib.pyplot as plt
from imageio import imread,imsave
from wordcloud import WordCloud, ImageColorGenerator, STOPWORDSwordcloud = WordCloud(background_color='white',collocations=False,mask=imread('cloud.png',pilmode="RGB"),max_words=30,random_state=2021,width=1200, height=800,font_path=r"/System/Library/Fonts/").fit_words(word_fre)# 绘制词云图
plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
_file("wordcloud.png")
#plt.savefig("other_wordcloud.png",dpi=600) #另一种保存形式

正类词云图
负类词云图

输出正负类主题分析

因为我们的数据是已经明确标签了，用到这类无监督算法，其实可以分别对正类数据和负类数据进行聚类，但聚为一类，获取它们这一类的主题是什么。

import gc
import tqdm
import numpy as np
from gensim import corpora, models, similarities
import time#LDA前数据预处理
def LDA_processing(sentence_list):sentence_list =[jieba.cut(processing_chinese(sentence),cut_all =True) for sentence in sentence_list] #分词sentence_list = remove_word(sentence_list) #去除停用词new_sentence_list = [[w for w in sentence if w!='']for sentence in sentence_list]  #去除jieba分词空字符和停用词更新return new_sentence_list#输入处理好的句子，与分类主题数目，进行聚类训练
def LDA_model(sentence_list,num_topics=3):sentence_list = LDA_processing(sentence_list)sentence_dict = corpora.Dictionary(sentence_list)  # 建立词典sentence_corpus = [sentence_dict.doc2bow(i) for i in sentence_list]lda_model = models.LdaModel(sentence_corpus, num_topics=num_topics, id2word=sentence_dict)  # LDA模型训练return lda_modelnum_topics = 1 #指定训练主题数
lda_model = LDA_model(data_good, num_topics = num_topics)
for i in range(num_topics):print(lda_model.print_topic(i))   # 输出每个主题lda_model = LDA_model(data_bad, num_topics = num_topics)
for i in range(num_topics):print(lda_model.print_topic(i))   # 输出每个主题

正类主题

0.022*“不错” + 0.020*“服务” + 0.016*“非常” + 0.014*“效果” + 0.013*“品牌” + 0.012*“快” + 0.012*“满意” + 0.011*“送货” + 0.009*“制冷” + 0.008*“质量”

负类主题

0.020*“安装” + 0.015*“苏宁” + 0.014*“空调” + 0.013*“说” + 0.011*“买” + 0.008*“客服” + 0.008*“格力” + 0.007*“没有” + 0.006*“一个” + 0.005*“电话”

细节

由于我们的负类数据不多，提取的负类主题词可能不是特别准确，我们可以通过对停用词进行人为干预，从而得到更理想的效果。

def remove_word(sentence_list): #去除停用词stop = pd.read_csv('',encoding='utf-8',header=None,sep='tipdm',engine='python')stop_words = list(stop[0])stop_words +=['安装','苏宁','买','一次','一个','客服','空调','格力','电话','11','问','点','师傅']  #根据自定义添加停用词remove_sentence_list = [[w for w in sentence if w not in stop_words]for sentence in sentence_list] return remove_sentence_list