关于python:完整代码文本情感分类识别Python基于SVM算法Django框架实现

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文本情感剖析零碎，应用 Python 作为开发语言，基于文本数据集，应用 Word2vec 对文本进行解决。通过反对向量机 SVM 算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本踊跃情感的辨认。并基于 Django 框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。

视频 + 代码：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/yn2icplnbkwafd10

当今社会，文本处理在自然语言解决畛域中占据着重要位置。Word2Vec 是一种罕用的文本处理办法，它可能将文本数据转化为向量示意，从而实现文本的语义剖析和比拟。本文将介绍如何应用 Python 中的 gensim 库来实现 Word2Vec 算法，并附有相应的代码示例。
首先，咱们须要确保曾经装置了所需的 Python 库。Word2Vec 库通常是通过 gensim 库来实现的，因而咱们须要应用以下命令来装置它们：


pip install gensim
pip install numpy
pip install nltk

接下来，咱们须要导入所需的库和模块：


import nltk
from gensim.models import Word2Vec
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import sent_tokenize, word_tokenize

咱们将应用一个示例文本进行演示，能够是任何英文文本。在这里，咱们应用《白鲸记》作为示例。首先，咱们须要加载文本数据：


# 加载文本数据
nltk.download('gutenberg')
from nltk.corpus import gutenberg
raw_data = gutenberg.raw('melville-moby_dick.txt')

接下来，咱们须要将文本数据进行预处理。预处理的次要目标是去除文本中的噪声和冗余信息，使得 Word2Vec 可能更好地进行向量化解决。在这里，咱们将应用 NLTK 库来实现预处理的工作。NLTK 库是 Python 中罕用的自然语言解决库，其中蕴含了许多有用的函数和工具。
咱们首先将文本进行分句和分词解决。分句将文本拆分成句子，而分词则将句子拆分成单词。咱们能够应用 NLTK 库中的 sent_tokenize 和 word_tokenize 函数来实现这些操作。示例代码如下：


# 分句
sentences = sent_tokenize(raw_data)

# 分词
tokenized_sentences = [word_tokenize(sentence.lower()) for sentence in sentences]

在分词之后，咱们还能够进行一些其余的预处理步骤，比方去除停用词、标点符号和数字。停用词是那些在文本中频繁呈现但通常没有实际意义的词语，比方 ”the”、”and” 等。咱们能够应用 NLTK 库中提供的停用词列表进行去除。示例代码如下：


# 去除停用词、标点符号和数字
stop_words = set(stopwords.words('english'))

filtered_sentences = []
for sentence in tokenized_sentences:
    filtered_sentence = [word for word in sentence if word.isalpha() and word not in stop_words]
    filtered_sentences.append(filtered_sentence)

在预处理实现之后，咱们能够应用 Word2Vec 库来训练咱们的词向量模型了。Word2Vec 库提供了两种训练模式：间断词训练（CBOW）和跳字模型（Skip-gram）。在这里，咱们将应用 Skip-gram 模型进行训练。示例代码如下：


# 训练 Word2Vec 模型
model = Word2Vec(filtered_sentences, size=100, window=5, min_count=1, sg=1)

# 查找与给定词最类似的词
similar_words = model.wv.most_similar('whale')
print(similar_words)

在下面的代码中，咱们首先创立了一个 Word2Vec 模型对象，传入通过预处理的句子列表 filtered_sentences 作为训练数据。参数 size 示意生成的词向量的维度，window 示意窗口大小，min_count 示意最小词频阈值，sg 示意训练模式抉择了 Skip-gram 模型。
接着，咱们能够应用训练好的 Word2Vec 模型来查找与给定词最类似的词。在示例代码中，咱们查找与词 ’whale’ 最类似的词，并打印出后果。
除了查找类似词之外，Word2Vec 还能够用于计算词语之间的类似度。咱们能够应用 similarity 办法来计算两个词之间的余弦类似度。示例代码如下：


# 计算两个词之间的类似度
similarity = model.wv.similarity('whale', 'ship')
print(similarity)

上述代码将计算词 ’whale’ 和词 ’ship’ 之间的余弦类似度，并将后果打印进去。
此外，咱们还能够应用 Word2Vec 模型进行词语间的线性运算。例如，咱们能够找到一个词语的向量示意并通过加减运算来找到与之相干的词语。示例代码如下：


# 找到与 'king' - 'man' + 'woman' 最类似的词
result = model.wv.most_similar(positive=['king', 'woman'], negative=['man'])
print(result)

上述代码通过将 ’king’ 和 ’woman’ 退出 positive 参数，并将 ’man’ 退出 negative 参数来找到与 ’king’ – ‘man’ + ‘woman’ 最类似的词，并将后果打印进去。
通过以上代码示例，咱们介绍了如何应用 Python 中的 gensim 库实现 Word2Vec 算法进行文本处理。咱们能够通过预处理文本数据，训练 Word2Vec 模型，并应用模型进行类似词查问、词语类似度计算和线性运算等操作。Word2Vec 算法的利用宽泛，能够用于词义类似度计算、文本分类、信息检索等工作中，为咱们提供了丰盛的语义剖析能力。心愿本文对你了解和利用 Word2Vec 有所帮忙。

正文完