Вопрос или проблема
У меня есть файл JSON (tweets.json), который содержит твиты (предложения) вместе с именем
автора.
Цель 1: Извлечь самые частые сущности из твитов.
Цель 2: Узнать настроение/полярность каждого автора по отношению к каждой из сущностей.
Пример ввода:
Предположим, у нас есть только 3 твита:
Твит1 от Автор1: Яблоки Pink Pearl очень вкусные, а яблоки Empire - нет.
Твит2 от Автор2: Яблоки Empire очень вкусные.
Твит3 от Автор3: Яблоки Pink Pearl не вкусные.
Пример вывода:
Сущности, извлеченные из тем: Поделитесь словарем с извлеченными сущностями в качестве ключей и количеством
твитов, в которых упоминается сущность, в качестве значений.
Пример словаря для приведенного выше примера: {“Яблоки Pink Pearl” : 2,
“Яблоки Empire” : 2}
Теперь цель 2 –
Теперь, используя Count Vectorizer, я завершил цель 1, а теперь как получить настроение на основе сущностей (Цель 2)
Заранее спасибо!!!
Если у вас есть фиксированное количество сущностей и размеченный набор данных, то вы можете построить модель многозначной классификации CNN. Последний слой модели имеет Nx3 бинарных выхода, где N – количество сущностей. Каждая сущность имеет 3 выхода, представляющих положительное, отрицательное и неопределенное настроение. Неопределенное важно, так как сущность может не быть представлена в твите.
CNN рекомендуется использовать вместо стандартной плотной сети, чтобы модель могла воспользоваться сигнальными словами в окрестности сущностей для оценки настроения.
Ответ или решение
Для решения задачи предсказания сентимента по отношению к сущностям из твитов, необходимо разделить процесс на два этапа, как указано в ваших целях. Мы рассмотрим, как реализовать каждую из целей: извлечение наиболее частых сущностей и определение сентимента (полярности) авторов по отношению к этим сущностям.
Цель 1: Извлечение наиболее частых сущностей
Для начала нам нужно извлечь сущности из твитов и подсчитать количество их упоминаний. Это можно сделать несколькими способами, например, с использованием метода CountVectorizer из библиотеки scikit-learn, который позволяет извлекать признаки из текстовых данных.
Шаги:
- Загрузка данных: Загрузите ваши данные из файла
tweets.json. - Предобработка данных: Удалите ненужные символы, приведите текст к нижнему регистру и проведите токенизацию, чтобы разбить текст на слова или фразы.
- Извлечение сущностей: Используйте
CountVectorizer, чтобы извлечь сущности (например, фразы из твитов) и подсчитать их частоту.
Пример кода:
import json
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
# Загрузка данных
with open('tweets.json', 'r', encoding='utf-8') as file:
tweets = json.load(file)
# Предобработка и извлечение сущностей
vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2)) # Можно выбрать одинарные и двусоставные нграммы
X = vectorizer.fit_transform([tweet['text'] for tweet in tweets])
# Подсчет частоты сущностей
entity_freq = X.sum(axis=0).A1 # Получение частоты
entity_names = vectorizer.get_feature_names_out() # Названия сущностей
entity_dict = dict(zip(entity_names, entity_freq))
print(entity_dict)Цель 2: Определение сентимента по отношению к сущностям
Теперь, когда мы имеем частоты упоминаний сущностей, необходимо оценить сентимент твитов по отношению к этим сущностям. Для этой цели можно использовать подход с обучением модели на размеченном датасете.
Шаги:
- Разметка данных: Если у вас нет размеченных данных, вам нужно будет создать размеченный набор данных для обучения. Каждой сущности можно присвоить три класса: положительный, отрицательный и нейтральный (NA).
- Обучение модели: Рассмотрите возможность использования свёрточной нейронной сети (CNN) для многоклассовой классификации, где выходной слой будет иметь размер Nx3, где N — количество сущностей.
- Применение модели на новых данных: После обучения модели примените её к тестовым твитам для предсказания сентимента.
Пример кода:
Обучение модели выходит за рамки простого примера, но вот как вы можете начать:
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Embedding, Conv2D, Flatten
from keras.preprocessing.text import Tokenizer
from keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
# Подготовка данных для обучения
# Здесь можно использовать обработку, аналогичную цели 1
# Создание модели CNN
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_length))
model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 3 класса: положительный, отрицательный, нейтральный
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) # X_train, y_train - ваши обучающие данныеВывод
Теперь у вас есть пошаговая структура для решения поставленной задачи, включая извлечение сущностей и определение сентимента в твитах. Эти методы можно адаптировать и улучшать в зависимости от ваших данных и спецификации задачи. Успехов в вашем проекте!