Sentiment Analysis Implementations

基于电影评论数据的中文情感分析
Chinese Sentiment Analysis based on ML(Machine Learning) and DL(Deep Learning) algorithms, including Naive-Bayes, Decision-Tree, KNN, SVM, NN(MLP), CNN, RNN(LSTM).

0. Requirements

All code in this project is implemented in Python3.6+.
And all the essential packages are listed in requirements.txt, you can install them by pip install -r requirements.txt -i https://pypi.douban.com/simple/
Anaconda or virtualenv + virtualenvwrapper are strongly recommended to manage your Python environments.

1. Data Preparation

1).数据集
使用电影评论数据作为训练数据集. 其中, 训练数据集20000条(正负向各10000条); 测试数据集6000条(正负向各3000条)

2).数据预处理
1.去除停用词, 并使用jieba进行分词
2.使用预训练的词向量模型，对句子进行向量化

2. 各种实现方法准确率对比

Algorithm	Accuracy(avg)	Accuracy(fasttext)	Accuracy(matrix)	说明
Naive-Bayes	73.72%	74.32%	69.34%(拼接和补齐)	/
Decision-Tree	65.27%	66.84%	55.34%(拼接和补齐)	/
KNN	76.69%({'n_neighbors': 19})	77.43%({'n_neighbors': 17})	/(拼接和补齐)	使用GridSearchCV进行参数选择
SVM	79.29%({'C': 1000, 'gamma': 0.001, 'kernel': 'rbf'})	78.93%({'C': 1000, 'kernel': 'linear'})	/(拼接和补齐)	使用GridSearchCV进行参数选择
NN(MLP)	80.24%	80.41%	/	采用EarlyStopping, ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau
CNN	/	/	81.34%	采用EarlyStopping, ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau
LSTM	78.76%	77.26%	84.06%	采用EarlyStopping, ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau

3. 各种实现方法acc-loss曲线绘制

1).NN(MLP)实现方法结果绘制:
使用词向量和的平均表示句子:

使用fasttext.get_numpy_sentence_vector()词向量表示句子:

2).CNN实现方法结果绘制:
使用fasttext.get_numpy_vector()词向量组成的矩阵表示句子:

3).LSTM实现方法结果绘制:
使用词向量和的平均表示句子:

使用fasttext.get_numpy_sentence_vector()词向量表示句子:

使用fasttext.get_numpy_vector()词向量组成的矩阵表示句子: