19、高级自然语言处理示例：电影评论情感分析

高级自然语言处理示例：电影评论情感分析

1. 预测评估指标与数据充足性

在进行电影评论情感分析的预测时，选择合适的评估指标至关重要，这取决于预测的具体用途。
- 若要自动提取本周最积极的 10 条评论（如用于 IMDb 首页），一个好的评估指标是在极低假阳性率（如 1%）下的真阳性率。
- 若目标是找出所有积极评论而忽略消极评论（如对每条评论进行完全自动化情感标记），则准确率或曲线下面积（AUC）等指标较为合适。

关于数据是否足以解决该用例，答案是肯定的。我们拥有电影评论文本的训练集以及二元情感变量。接下来，将构建一个机器学习解决方案，以区分积极和消极的电影评论。

2. 提取基本自然语言处理特征并构建初始模型

由于电影评论数据集仅包含评论文本，因此需要使用文本和自然语言特征来为情感模型构建有意义的数据集。具体步骤如下：
1. 使用词袋法从电影评论中提取特征。
2. 使用朴素贝叶斯机器学习算法构建初始模型。
3. 使用 tf - idf 算法改进词袋特征。
4. 优化模型参数。

2.1 词袋特征

词袋法是一种简单的自然语言数据特征化技术。该方法分析整个文本语料库，构建所有单词的字典，并将数据集中的每个实例转换为一个数字列表，统计每个单词在文档中出现的次数。

以下是使用 Python 代码加载数据集、进行训练集和测试集划分，并使用简单的词频统计方法提取特征的示例：

import pandas
d = pandas.read_csv("movie_reviews/labele