大數(shù)據(jù)下的網(wǎng)絡(luò)評論情感分析研究與實現(xiàn)

賀海玉

（大眾報業(yè)集團信息技術(shù)部，山東濟南 250014)

0 引言

截至2022 年6 月(《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計報告》第50 次統(tǒng)計），中國網(wǎng)絡(luò)新聞用戶規(guī)模達10.51億，較2021 年12 月增長1 919 萬，互聯(lián)網(wǎng)普及率達74.7%[1]。同時伴隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”和大數(shù)據(jù)技術(shù)的迅猛發(fā)展，促使各種網(wǎng)絡(luò)社交平臺快速崛起，大多數(shù)網(wǎng)民在網(wǎng)絡(luò)社交平臺上瀏覽新聞的同時，通過發(fā)表網(wǎng)絡(luò)評論來表達個人的意見看法和情感表達，這些由網(wǎng)民發(fā)表的評論通常都包含著許多個人情感信息、立場傾向。尤其是一些網(wǎng)民發(fā)布虛假消息，以訛傳訛、混淆是非真相，更會擾亂社會穩(wěn)定，損害政府公信力。因此對網(wǎng)民評論信息進行收集并加以分析，可以初步了解網(wǎng)民對社會熱點事件的觀點和看法，從而進一步準(zhǔn)確把握網(wǎng)絡(luò)輿情的走向[2]。

1 網(wǎng)絡(luò)評論情感分析方法

情感分析（又稱觀點挖掘）是指以提取、分析、處理、歸納、推理文本中的主觀信息（如觀點、情感、態(tài)度、評價、情緒等）[3]為主要任務(wù)，運用自然語言處理、文本挖掘、計算機語言學(xué)等手段來識別和提取文本中原有的主觀信息。目前網(wǎng)絡(luò)評論情感分析主要有以下幾種方法：基于情感詞典的情感分析、基于機器學(xué)習(xí)的情感分析和基于深度學(xué)習(xí)的情感分析方法。

1.1 基于情感詞典的方法

基于情感詞典的情感分析主要是利用事先準(zhǔn)備好的情感詞庫，對輸入的文字進行去重、分詞等預(yù)處理，計算出每個詞對應(yīng)的情感傾向度的權(quán)值，再將所有的情感詞提取出來，根據(jù)句子的特點，最終判斷出該段文字的情感偏激程度，從而計算出最終的情感分值。這種方法在情感詞匯覆蓋面高、準(zhǔn)確率高的情況下，能夠準(zhǔn)確地反映出文本的非結(jié)構(gòu)化特點，易于分析理解，情感歸類效果也相對準(zhǔn)確。但這種方法還是有一定的缺點，因為以情感詞典為基礎(chǔ)的情感分類法主要依賴于情感詞典的構(gòu)建，而現(xiàn)有的情感詞典大多是人工構(gòu)建的，但由于現(xiàn)階段網(wǎng)絡(luò)發(fā)展迅猛，信息更新速度加快，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)生詞越來越多，再用原來的情感詞典進行情感分析就會產(chǎn)生辨識不準(zhǔn)確的效果。因此，需要不斷地更新和擴充情感辭典，才能滿足情感分析的需求，而采用人工的方式擴充情感辭典需要大量的時間和資源來完成。

1.2 基于機器學(xué)習(xí)的方法

基于機器學(xué)習(xí)的情感分析法是指利用機器學(xué)習(xí)算法，通過大量有標(biāo)記或無標(biāo)記的語料，對特征進行提取，最后再對結(jié)果進行情感分析和輸出。以機器學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的情感分析方法，分為有督導(dǎo)、半督導(dǎo)、無督導(dǎo)三種。在有監(jiān)督的方法中，不同的情感類別可以分類給定具有情感極性的樣本集。有監(jiān)督的方法更依賴于數(shù)據(jù)樣本，花費更多的時間對數(shù)據(jù)樣本進行人工標(biāo)記和處理，常見的監(jiān)督方法有：KNN、SimpleBayes、SVM。在半監(jiān)督方法中，通過對未標(biāo)記的文本進行特征提取來有效改善文本情感分類結(jié)果，該方法可以有效解決帶有標(biāo)記的數(shù)據(jù)集稀缺的問題。無監(jiān)督學(xué)習(xí)無須人工標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型是一種降低標(biāo)注成本的解決方案，但由于完全依賴算法學(xué)習(xí)的結(jié)果，因此往往效果不佳，難以達到實際要求。基于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的情感分類法主要在于情感特征的提取和分類器的組合選擇，不同分類器的組合選擇對情感分析的結(jié)果有一定的影響，這種方法往往不能充分利用上下文文本的語境信息，在情感分析文本內(nèi)容時往往存在忽視上下文語義的問題，所以它的分類準(zhǔn)確性受到一定的影響。

1.3 基于深度學(xué)習(xí)的方法

基于深度學(xué)習(xí)的情感分析方法是利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行的，典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法有：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、長、短時間記憶(LSTM)網(wǎng)絡(luò)等。通過對基于情感詞典和基于機器學(xué)習(xí)的情感分析方法的比較，采用深度學(xué)習(xí)的情感分析方法，在文本特征學(xué)習(xí)方面具有顯著優(yōu)勢，可以主動學(xué)習(xí)特征，主動保留文本中的詞語信息，能更好地提取對應(yīng)詞語的語義信息，從而有效地實現(xiàn)對文本的情感歸類。但基于深度學(xué)習(xí)的方法需要大量的數(shù)據(jù)支持，不適合小規(guī)模的數(shù)據(jù)集，而且算法訓(xùn)練的時間取決于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度和復(fù)雜度，一般需要較長的時間，同時對于研究人員來說，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)、理論知識和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)也是一項挑戰(zhàn)[4]。

2 網(wǎng)絡(luò)評論情感分析流程

在大量的網(wǎng)絡(luò)社交平臺中，因微博社交平臺因擁有大量用戶、媒體、官微以及各領(lǐng)域大V,可以對某一社會熱點事件表達各種態(tài)度和觀點，使之成為網(wǎng)絡(luò)輿情的主戰(zhàn)場。有鑒于此，本文通過爬取微博用戶的網(wǎng)絡(luò)評論信息，并進行情感分析，可有效把握網(wǎng)民對新聞輿情的全面性傾向，為網(wǎng)絡(luò)輿情管理提供幫助，從而更好地了解網(wǎng)民對公共社會事件（如新政策、社會熱點事件）的情感和態(tài)度。

網(wǎng)絡(luò)評論情感分析流程可分為三個步驟：第一步，通過Python語言編寫爬蟲程序?qū)Υ罅康木W(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)進行采集并進行數(shù)據(jù)預(yù)處理；第二步，通過Python 的第三方SnowNLP 庫對收集到的數(shù)據(jù)進行情感分析，得出相應(yīng)數(shù)值；第三步，對情感分析數(shù)值進行加權(quán)處理，獲得網(wǎng)絡(luò)評論情感的正負(fù)面評價，并將評論結(jié)果進行可視化呈現(xiàn)[5]，如圖1所示。

圖1 微博情感分析流程圖

2.1 數(shù)據(jù)采集

對微博網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)的采集是通過編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序進行的。該網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序是在Window7 操作系統(tǒng)中，利用Anaconda3集成開發(fā)環(huán)境，通過Python語言進行開發(fā)的。其Python作為一種開源軟件，為編譯爬蟲程序提供了大量的完善的基礎(chǔ)代碼庫以及功能強大的第三方資源庫，使得系統(tǒng)開發(fā)更為簡單便捷。在編寫的微博網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序引入了Python語言的Requests、lxml、BeautifulSoup、jieba、csv、snowNLP 等第三方資源庫。在進行微博評論數(shù)據(jù)的采集過程中，以“#維護領(lǐng)土完整是14億多中國人民的意志#”這條熱點微博為例進行新聞評論數(shù)據(jù)的采集。該爬蟲程序首先以要訪問的微博評論頁面URL 為入口，通過Requests庫模擬瀏覽器向微博服務(wù)器發(fā)送請求獲取微博響應(yīng)數(shù)據(jù)；然后通過lxml庫將獲取的響應(yīng)數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，再經(jīng)BeautifulSoup 庫進行數(shù)據(jù)解析和提取，獲得微博的網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)，包括評論內(nèi)容，評論時間，評論點贊數(shù)，評論回復(fù)數(shù)以及評論者信息等數(shù)據(jù)；最后將爬取到的多條網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)以.csv 格式保存下來，用于后續(xù)的情感分析，如圖2所示。

圖2 微博評論數(shù)據(jù)

2.2 數(shù)據(jù)清洗

一般網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序采集下來的網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)，存在較多的臟數(shù)據(jù)，為了避免數(shù)據(jù)不夠規(guī)范導(dǎo)致結(jié)果出錯，需要進行數(shù)據(jù)清洗、中文分詞、去除停用詞等一系列的數(shù)據(jù)預(yù)處理操作。例如我們初次爬取下來的微博評論數(shù)據(jù)就存在較多的干擾信息，如重復(fù)冗余評論，帶有HTML標(biāo)簽和帶有emotion（表情）的評論以及空格等。對帶有HTML 標(biāo)簽和表情的評論以及空格可使用Python 正則表達式的方法re.sub() 匹配去除，通過正則表達式查找到匹配的內(nèi)容并將其替換成空字符串。對重復(fù)冗余的文本數(shù)據(jù)則是使用drop_duplicates()方法將網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)中重復(fù)的部分過濾掉，從而起到去除無用的、重復(fù)的網(wǎng)絡(luò)評論目的。然后對處理好后的網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)再進行中文分詞，中文分詞是中文文本挖掘和信息處理的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，而Python第三方的jieba 分詞庫是當(dāng)前效果較好的一種中文分詞器，支持中文簡體、中文繁體分詞，同時還支持自定義詞庫，因此使用jieba 分詞庫的cut()方法的精準(zhǔn)模式對網(wǎng)絡(luò)評論數(shù)據(jù)進行切句、分詞。經(jīng)過分詞后的數(shù)據(jù)還有很多干擾項，在評論數(shù)據(jù)中還會存在著頻率出現(xiàn)極高一些詞匯，如：“在”“的”“萬一”“？”“！”等，以及一些中文標(biāo)點符號，這些詞匯本身沒有什么實際意義。因此，我們選用哈工大停用詞表并將其加載到j(luò)ieba分詞庫的停用詞庫中，將沒有具體意義的詞刪去，為下一步情感分析做好數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。

2.3 情感分析

對清洗過的微博評論數(shù)據(jù)進行情感分析時，主要是通過SonwNLP 庫來實現(xiàn)的。SnowNLP 是一個Python 寫的自然語言處理庫，主要可以實現(xiàn)中文分詞、詞性標(biāo)注、情感分析、文本分類、轉(zhuǎn)換拼音、繁體轉(zhuǎn)簡體、提取文本關(guān)鍵詞、提取摘要、分隔句子和文本相似等功能。它是一個可讀性很好的中文文本處理庫，簡單易懂，易于實現(xiàn)。SnowNLP庫不需要NLTK，本身就可以實現(xiàn)所有的算法，并且它自帶語料庫和情感字典，不需要下載大量的情感詞庫和構(gòu)建各種情感詞庫，有一定的準(zhǔn)確率。

SnowNLP情感分析基本原理如下：假設(shè)情感分析的分類有正面評價c1和負(fù)面評價c2兩類，且每一條評論中有w1，w2，...，wn共n個相互獨立的文本空間，通過樸素貝葉斯公式分別計算出屬于正面評價P(c1|w1，...，wn)和負(fù)面評價P(c2|w1，...，wn)的條件概率，其計算公式可表示為：

并根據(jù)全概率公式P(B)=P(B|A)P(A) +P(B)|A′)P(A′)，可將P(w1,...,wn)可表示為：

進而可將公式轉(zhuǎn)換為：

該式即為SnowNLP 在情感分析過程中使用的計算算法[6]。

然后通過SnowNLP 庫的sentiment() 方法對文本進行情感分析，就能夠獲取每條評論的對應(yīng)情感分值(emotion) 和情感傾向類型(tpye，其中pos 為正面，neg為負(fù)面），如圖3所示。

圖3 情感分析值

2.4 數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)

對微博評論數(shù)據(jù)進行SnowNLP 情感分析得到每條評論數(shù)據(jù)的情感值，其情感值的范圍在0 到1 之間，當(dāng)情感值越接近1表示正面情緒，當(dāng)情感值越接近0表示負(fù)面情緒，通過導(dǎo)入Python 的第三方matlibploth繪圖庫繪制情感分析直方圖，如圖4所示。由情感直方圖可見，評論內(nèi)容兩極分化較為嚴(yán)重，在整個評論條數(shù)中大約有1100多條評論情感值在[0.8，1]區(qū)間內(nèi)，大約有400多條評論情感值是在[0，0.2]區(qū)間內(nèi)，但從整體來看，對該條微博的整體情感評價還是趨于正面情緒的。

圖4 情感直方圖

同時還可以通過設(shè)定正負(fù)評價閥值，統(tǒng)計出該條微博中正面評價和負(fù)面評價的條目數(shù)。通常將正負(fù)評論閥值設(shè)定為0.5，當(dāng)評論的情感分析值大于0.5時，則統(tǒng)歸為正面評價，當(dāng)評論的情感分析值小于0.5時，則統(tǒng)歸為負(fù)面評價，最終根據(jù)獲得的正負(fù)面評論條數(shù)繪制正負(fù)評價占比圖，如圖5所示。從此圖可以直觀地看到正面評價占比為71.89%，負(fù)面評價占比為28.11%，正面評價占比較大，因此可判斷出對該條微博的評論也是趨于正面評論。

圖5 正負(fù)評價占比圖

3 結(jié)束語

隨著互聯(lián)網(wǎng)逐步深入人們的生活，在線評論已經(jīng)成為廣大網(wǎng)民抒發(fā)個人觀點和情感表達的重要途徑，因此對網(wǎng)民的網(wǎng)絡(luò)評論進行收集和情感分析研究具有非常重要的意義。本文通過對網(wǎng)絡(luò)新聞評論情感分析的研究及實現(xiàn)，基本上能夠準(zhǔn)確地對評論進行情感分析,并實現(xiàn)新聞評論的情感可視化,直觀地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)民情感傾向性的分布和走勢，幫助管理者把握網(wǎng)絡(luò)輿情的走向,有助于網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)控體系的完善，并為大數(shù)據(jù)下的輿情決策提供了幫助。