组合特征(二)tfidf(word+article)+lsa

"""
将tfidf(word+article)特征降维为lsa特征,并将结果保存至本地,并将结果保存到本地

"""
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
import pickle
import time

t_start = time.time()


"""=====================================================================================================================
0 读取tfidf(word+article)特征
"""
with open('tfidf(word+article).pkl.pkl', 'rb') as f:
	x_train, y_train, x_test = pickle.load(f)

"""=====================================================================================================================
1 特征降维:lsa
"""
lsa = TruncatedSVD(n_components=200)
x_train = lsa.fit_transform(x_train)
x_test = lsa.transform(x_test)

"""=====================================================================================================================
2 将lsa特征保存至本地
"""
data = (x_train, y_train, x_test)
with open('tfidf(word+article)+lsa.pkl', 'wb') as f:
	pickle.dump(data, f_data)

t_end = time.time()
print("共耗时:{}min".format((t_end-t_start)/60))
### 使用 TFIDF 和 BiLSTM 进行情感分析 #### 数据预处理 为了实现基于TF-IDF和双向长短时记忆网络(BiLSTM)的情感分析,数据预处理阶段至关重要。文本需被清理并转换成适合输入模型的形式。此过程通常涉及去除停用词、标点符号以及执行词干提取或词形还原操作。 #### 特征向量化 利用TF-IDF方法可以有效地将文档转化为数值型特征矩阵。对于给定的词语\(t\)在特定文件\(d\)中的频率(TF),乘以其逆文档频率(IDF)[^2],能够突出那些在整个语料库中较少见但在当前文档里频繁出现的重要词汇。这种加权方案有助于捕捉不同评论之间的细微差别,从而提高分类性能。 ```python from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000, stop_words='english') X_tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus) ``` #### 构建BiLSTM模型 构建一个简单的Keras/TensorFlow架构用于情感预测: ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, Bidirectional, LSTM, Dropout model = Sequential() # 嵌入层 model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len)) # 双向LSTM层 model.add(Bidirectional(LSTM(units=lstm_units, return_sequences=False))) model.add(Dropout(rate=dropout_rate)) # 输出层 model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 这里嵌入层负责把离散化的单词索引映射到连续空间内的密集表示;而BiLSTM则允许网络记住序列前后的内容,这对于理解上下文关系特别有用[^4]。 #### 训练与评估 完成上述准备工作之后,就可以使用标记好的训练集对模型进行拟合,并通过验证集调整超参数直至获得满意的泛化能力。最后,在测试集上评价最终版本的表现情况。 ```python history = model.fit(X_train, y_train, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_val, y_val), verbose=1) test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test) print(f'Test Accuracy: {test_acc}') ```
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