
來源 | 雪晴數(shù)據(jù)網(wǎng)
利用機(jī)器學(xué)習(xí)可以很方便的做情感分析。本篇文章將介紹在R語言中如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來做情感分析。在R語言中,由Timothy P.Jurka開發(fā)的情感分析以及更一般的文本挖掘包已經(jīng)得到了很好的發(fā)展。你可以查看下sentiment包以及夢幻般的RTextTools包。實(shí)際上,Timothy還寫了一個針對低內(nèi)存下多元Logistic回歸(也稱最大熵)的R包maxtent。
然而,RTextTools包中不包含樸素貝葉斯方法。e1071包可以很好的執(zhí)行樸素貝葉斯方法。e1071是TU Wien(維也納科技大學(xué))統(tǒng)計(jì)系的一門課程。這個包的主要開發(fā)者是David Meyer。
我們?nèi)匀挥斜匾私馕谋痉治龇矫娴闹R。用R語言來處理文本分析已經(jīng)是公認(rèn)的事實(shí)(詳見R語言中的自然語言處理)。tm包算是其中成功的一部分:它是R語言在文本挖掘應(yīng)用中的一個框架。它在文本清洗(詞干提取,刪除停用詞等)以及將文本轉(zhuǎn)換為詞條-文檔矩陣(dtm)方面做得很好。這里是對它的一個介紹。文本分析最重要的部分就是得到每個文檔的特征向量,其中詞語特征最重要的。當(dāng)然,你也可以將單個詞語特征擴(kuò)展為雙詞組,三連詞,n-連詞等。在本篇文章,我們以單個詞語特征為例做演示。
注意,在R中用ngram包來處理n-連詞。在過去,Rweka包提供了函數(shù)來處理它,感興趣的可以查看這個案例?,F(xiàn)在,你可以設(shè)置RTextTools包中create_matrix函數(shù)的參數(shù)ngramLength來實(shí)現(xiàn)它。
第一步是讀取數(shù)據(jù):
創(chuàng)建詞條-文檔矩陣:
現(xiàn)在,我們可以用這個數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練樸素貝葉斯模型。注意,e1071要求響應(yīng)變量是數(shù)值型或因子型的。我們用下面的方法將字符串型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成因子型:
測試結(jié)果準(zhǔn)確度:
顯然,這個結(jié)果跟python得到的結(jié)果是相同的(這篇文章是用python得到的結(jié)果)。
其它機(jī)器學(xué)習(xí)方法怎樣呢?
下面我們使用RTextTools包來處理它。
首先,指定相應(yīng)的數(shù)據(jù):
其次,用多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練模型:
現(xiàn)在,我們可以使用訓(xùn)練過的模型做測試集分類:
準(zhǔn)確性如何呢?
得到模型的結(jié)果摘要(特別是結(jié)果的有效性):
結(jié)果的交叉驗(yàn)證:
結(jié)果可在我的Rpub頁面找到??梢钥吹?,maxent的準(zhǔn)確性跟樸素貝葉斯是一樣的,其它方法的結(jié)果準(zhǔn)確性更差。這是可以理解的,因?yàn)槲覀兘o的是一個非常小的數(shù)據(jù)集。擴(kuò)大訓(xùn)練集后,利用更復(fù)雜的方法我們對推文做的情感分析可以得到一個更好的結(jié)果。示例演示如下:
推文情感分析
數(shù)據(jù)來自victornep。victorneo展示的是用python對推文做情感分析。這里,我們用R來處理它:
讀取數(shù)據(jù):
首先,嘗試下樸素貝葉斯
然后,嘗試其他方法:
這里,我們也希望得到正式的測試結(jié)果。包括:
1.analytics@algorithm_summary:包括精確度,召回率,準(zhǔn)確率,F-scores的摘要
2.analytics@label_summary:類標(biāo)簽摘要
3.analytics@document_summary:所有數(shù)據(jù)和得分的原摘要
4.analytics@ensemble_summary:所有 精確度/覆蓋度 比值的摘要
現(xiàn)在讓我們看看結(jié)果:
與樸素貝葉斯方法相比,其它算法的結(jié)果更好,召回精度高于0.95。結(jié)果可在Rpub查看
原文鏈接:http://www.xueqing.cc/cms/article/107
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