情感分析及数据集
随着在线社交媒体和评论平台的快速发展，大量评论的数据被记录下来。这些数据具有支持决策过程的巨大潜力。 情感分析（sentiment analysis）研究人们在文本中 （如产品评论、博客评论和论坛讨论等）“隐藏”的情绪。 它在广泛应用于政治（如公众对政策的情绪分析）、 金融（如市场情绪分析）和营销（如产品研究和品牌管理）等领域。
由于情感可以被分类为离散的极性或尺度（例如，积极的和消极的），我们可以将情感分析看作一项文本分类任务，它将可变长度的文本序列转换为固定长度的文本类别。在本章中，我们将使用斯坦福大学的大型电影评论数据集（large movie review dataset）进行情感分析。它由一个训练集和一个测试集组成，其中包含从IMDb下载的25000个电影评论。在这两个数据集中，“积极”和“消极”标签的数量相同，表示不同的情感极性。
import os
from mxnet import np, npx
from d2l import mxnet as d2l
npx.set_np()读取数据集
首先，下载并提取路径../data/aclImdb中的IMDb评论数据集。
#@save
d2l.DATA_HUB['aclImdb'] = (
'http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz',
'01ada507287d82875905620988597833ad4e0903')
data_dir = d2l.download_extract('aclImdb', 'aclImdb')接下来，读取训练和测试数据集。每个样本都是一个评论及其标签：1表示“积极”，0表示“消极”。
#@save
def read_imdb(data_dir, is_train):
"""读取IMDb评论数据集文本序列和标签"""
data, labels = [], []
for label in ('pos', 'neg'):
folder_name = os.path.join(data_dir, 'train' if is_train else 'test',
label)
for file in os.listdir(folder_name):
with open(os.path.join(folder_name, file), 'rb') as f:
review = f.read().decode('utf-8').replace('\n', '')
data.append(review)
labels.append(1 if label == 'pos' else 0)
return data, labels
train_data = read_imdb(data_dir, is_train=True)
print('训练集数目：', len(train_data[0]))
for x, y in zip(train_data[0][:3], train_data[1][:3]):
print('标签：', y, 'review:', x[0:60])训练集数目： 25000 标签： 1 review: Zentropa has much in common with The Third Man, another noir 标签： 1 review: Zentropa is the most original movie I've seen in years. If y 标签： 1 review: Lars Von Trier is never backward in trying out new technique
预处理数据集
将每个单词作为一个词元，过滤掉出现不到5次的单词，我们从训练数据集中创建一个词表。
train_tokens = d2l.tokenize(train_data[0], token='word')
vocab = d2l.Vocab(train_tokens, min_freq=5, reserved_tokens=['<pad>'])在词元化之后，让我们绘制评论词元长度的直方图。
d2l.set_figsize()
d2l.plt.xlabel('# tokens per review')
d2l.plt.ylabel('count')
d2l.plt.hist([len(line) for line in train_tokens], bins=range(0, 1000, 50));
正如我们所料，评论的长度各不相同。为了每次处理一小批量这样的评论，我们通过截断和填充将每个评论的长度设置为500。
num_steps = 500 # 序列长度
train_features = np.array([d2l.truncate_pad(
vocab[line], num_steps, vocab['<pad>']) for line in train_tokens])
print(train_features.shape)(25000, 500) [07:12:31] ../src/storage/storage.cc:196: Using Pooled (Naive) StorageManager for CPU
创建数据迭代器
现在我们可以创建数据迭代器了。在每次迭代中，都会返回一小批量样本。
train_iter = d2l.load_array((train_features, train_data[1]), 64)
for X, y in train_iter:
print('X:', X.shape, ', y:', y.shape)
break
print('小批量数目：', len(train_iter))X: (64, 500) , y: (64,)
小批量数目： 391
整合代码
最后，我们将上述步骤封装到load_data_imdb函数中。它返回训练和测试数据迭代器以及IMDb评论数据集的词表。
#@save
def load_data_imdb(batch_size, num_steps=500):
"""返回数据迭代器和IMDb评论数据集的词表"""
data_dir = d2l.download_extract('aclImdb', 'aclImdb')
train_data = read_imdb(data_dir, True)
test_data = read_imdb(data_dir, False)
train_tokens = d2l.tokenize(train_data[0], token='word')
test_tokens = d2l.tokenize(test_data[0], token='word')
vocab = d2l.Vocab(train_tokens, min_freq=5)
train_features = np.array([d2l.truncate_pad(
vocab[line], num_steps, vocab['<pad>']) for line in train_tokens])
test_features = np.array([d2l.truncate_pad(
vocab[line], num_steps, vocab['<pad>']) for line in test_tokens])
train_iter = d2l.load_array((train_features, train_data[1]), batch_size)
test_iter = d2l.load_array((test_features, test_data[1]), batch_size,
is_train=False)
return train_iter, test_iter, vocab
