一、介紹

文本情感分析系統(tǒng)，使用Python作為開(kāi)發(fā)語(yǔ)言，基于文本數(shù)據(jù)集，使用Word2vec對(duì)文本進(jìn)行處理。通過(guò)支持向量機(jī)SVM算法訓(xùn)練情緒分類(lèi)模型。實(shí)現(xiàn)對(duì)文本消極情感和文本積極情感的識(shí)別。并基于Django框架開(kāi)發(fā)網(wǎng)頁(yè)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)的可視化操作和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。

二、效果展示

三、演示視頻

視頻+代碼：yuque.com/ziwu/yygu3z/yn2icplnbkwafd10

四、Word2vec介紹

當(dāng)今社會(huì)，文本處理在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中占據(jù)著重要地位。Word2Vec是一種常用的文本處理方法，它能夠?qū)⑽谋緮?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量表示，從而實(shí)現(xiàn)文本的語(yǔ)義分析和比較。本文將介紹如何使用Python中的gensim庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)Word2Vec算法，并附有相應(yīng)的代碼示例。 首先，我們需要確保已經(jīng)安裝了所需的Python庫(kù)。Word2Vec庫(kù)通常是通過(guò)gensim庫(kù)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，因此我們需要使用以下命令來(lái)安裝它們：

接下來(lái)，我們需要導(dǎo)入所需的庫(kù)和模塊：

我們將使用一個(gè)示例文本進(jìn)行演示，可以是任何英文文本。在這里，我們使用《白鯨記》作為示例。首先，我們需要加載文本數(shù)據(jù)：

接下來(lái)，我們需要將文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的主要目的是去除文本中的噪聲和冗余信息，使得Word2Vec能夠更好地進(jìn)行向量化處理。在這里，我們將使用NLTK庫(kù)來(lái)完成預(yù)處理的任務(wù)。NLTK庫(kù)是Python中常用的自然語(yǔ)言處理庫(kù)，其中包含了許多有用的函數(shù)和工具。 我們首先將文本進(jìn)行分句和分詞處理。分句將文本拆分成句子，而分詞則將句子拆分成單詞。我們可以使用NLTK庫(kù)中的sent_tokenize和word_tokenize函數(shù)來(lái)完成這些操作。示例代碼如下：

在分詞之后，我們還可以進(jìn)行一些其他的預(yù)處理步驟，比如去除停用詞、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和數(shù)字。停用詞是那些在文本中頻繁出現(xiàn)但通常沒(méi)有實(shí)際意義的詞語(yǔ)，比如"the"、"and"等。我們可以使用NLTK庫(kù)中提供的停用詞列表進(jìn)行去除。示例代碼如下：

在預(yù)處理完成之后，我們可以使用Word2Vec庫(kù)來(lái)訓(xùn)練我們的詞向量模型了。Word2Vec庫(kù)提供了兩種訓(xùn)練模式：連續(xù)詞訓(xùn)練（CBOW）和跳字模型（Skip-gram）。在這里，我們將使用Skip-gram模型進(jìn)行訓(xùn)練。示例代碼如下：

在上面的代碼中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)Word2Vec模型對(duì)象，傳入經(jīng)過(guò)預(yù)處理的句子列表filtered_sentences作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。參數(shù)size表示生成的詞向量的維度，window表示窗口大小，min_count表示最小詞頻閾值，sg表示訓(xùn)練模式選擇了Skip-gram模型。 接著，我們可以使用訓(xùn)練好的Word2Vec模型來(lái)查找與給定詞最相似的詞。在示例代碼中，我們查找與詞'whale'最相似的詞，并打印出結(jié)果。 除了查找相似詞之外，Word2Vec還可以用于計(jì)算詞語(yǔ)之間的相似度。我們可以使用similarity方法來(lái)計(jì)算兩個(gè)詞之間的余弦相似度。示例代碼如下：

上述代碼將計(jì)算詞'whale'和詞'ship'之間的余弦相似度，并將結(jié)果打印出來(lái)。 此外，我們還可以使用Word2Vec模型進(jìn)行詞語(yǔ)間的線性運(yùn)算。例如，我們可以找到一個(gè)詞語(yǔ)的向量表示并通過(guò)加減運(yùn)算來(lái)找到與之相關(guān)的詞語(yǔ)。示例代碼如下：

上述代碼通過(guò)將'king'和'woman'加入positive參數(shù)，并將'man'加入negative參數(shù)來(lái)找到與'king' - 'man' + 'woman'最相似的詞，并將結(jié)果打印出來(lái)。 通過(guò)以上代碼示例，我們介紹了如何使用Python中的gensim庫(kù)實(shí)現(xiàn)Word2Vec算法進(jìn)行文本處理。我們可以通過(guò)預(yù)處理文本數(shù)據(jù)，訓(xùn)練Word2Vec模型，并使用模型進(jìn)行相似詞查詢(xún)、詞語(yǔ)相似度計(jì)算和線性運(yùn)算等操作。Word2Vec算法的應(yīng)用廣泛，可以用于詞義相似度計(jì)算、文本分類(lèi)、信息檢索等任務(wù)中，為我們提供了豐富的語(yǔ)義分析能力。希望本文對(duì)你理解和應(yīng)用Word2Vec有所幫助。