接着自然语言处理与分析（one）

笔者现在推荐一款在线编辑器。

我就是用来写代码的。

data:text/html, <style type="text/css">#e{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;}</style><div id=%22e%22></div><script src=%22http://d1n0x3qji82z53.cloudfront.net/src-min-noconflict/ace.js%22 type=%22text/javascript%22 charset=%22utf-8%22></script><script>var e=ace.edit(%22e%22);e.setTheme(%22ace/theme/monokai%22);e.getSession().setMode(%22ace/mode/java%22);</script>

这个粘帖到浏览器地址。

public void train() throws IOException {
		for (int i = 0; i < categories.length; ++i) {
			String category = categories[i];
			Classification classification = new Classification(category); //新建类别
			File dir = new File(pDir, categories[i]);
			File[] trainFiles = dir.listFiles();
			for (int j = 0; j < trainFiles.length; ++j) {
				File trainFile = trainFiles[j];
				if (isTrainingFile(trainFile)) { //判断一下是为了让一部分数据作为训练集、一部分作为测试集
					String review = Files.readFromFile(trainFile, "ISO-8859-1");
					Classified classified = new Classified(
							review, classification); //指定内容和类别
					classifer.handle(classified); //训练
				}
			}
		}
	}

这里说明一下isTrainingFile方法。我们需要一份测试集和一个训练集，但是我们只有一个语料库，只有人为分割。我原本是每次随机数一下来干的，但是有点影响速度，这里直接用文件名作为判断依据了。

boolean isTrainingFile(File file) {
		return file.getName().charAt(2) != ‘1‘; //如果第2位为1就是测试集
	}

训练完成后使用classifer就可以进行极性分析了。

public void evaluate() throws IOException {
		int numTests = 0;
		int numCorrect = 0;
		for (int i = 0; i < categories.length; ++i) {
			String category = categories[i];
			File file = new File(pDir, categories[i]);
			File[] testFiles = file.listFiles();
			for (int j = 0; j < testFiles.length; ++j) {
				File testFile = testFiles[j];
				if (!isTrainingFile(testFile)) {
					String review = Files.readFromFile(testFile, "ISO-8859-1");
					++numTests;
					Classification classification = classifer.classify(review);
					String resultCategory = classification.bestCategory();
					if (resultCategory.equals(category))
						++numCorrect;
				}
			}
		}
		System.out.println("测试总数：" + numTests);
		System.out.println("正确数：" + numCorrect);
		System.out.println("正确率" + ((double) numCorrect)
				/ (double) numTests);
	}

效果：

lingpipe1

将isTrainingFile修改一下

boolean isTrainingFile(File file) {
		return file.getName().charAt(2) != ‘2‘; //如果第2位为2就是测试集
	}

lingpipi2

就正确率而言怎么划分训练集和测试集影响不大。

还可以这样划分

boolean isTrainingFile(File file) {
		return (file.getName().charAt(2) != ‘2‘)&&(file.getName().charAt(2) != ‘1‘);
	}

扩展

基本极性分析只是文本倾向性分析一个很简单的部分，如果需要深入的话，LingPipe还可以实现主观性分析、层次极性分析等。

如果需要支持中文的话，请下载words-zh-as.CompiledSpellChecker。

最后附上三篇参考文献：

• Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan. 2002. Thumbs up? Sentiment Classification using Machine Learning Techniques. EMNLP Proceedings.
• Bo Pang and Lillian Lee. 2004. A Sentimental Education: Sentiment Analysis Using Subjectivity Summarization Based on Minimum Cuts. ACL Proceedings.
• Bo Pang and Lillian Lee. 2005. Seeing stars: Exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales. ACL Proceedings.

自然语言处理与分析(two),布布扣,bubuko.com

自然语言处理与分析(two)

原文：http://blog.csdn.net/www19940501a/article/details/21946717