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Day 9: TextBlob - 对文本进行情感分析

发布于 2025-01-31 20:47:29 字数 9270 浏览 0 评论 0 收藏 0

又是 “30 天学习 30 种新技术” 的一天，我打算暂时把 JavaScript 放一放，然后学下用 Python 进行文本处理。本文的重点是情感分析。我在几年前就对情感分析产生了兴趣，当时我想写一个分析与电影有关的推的应用。这个应用将帮助我决定是否看某部电影。

我 google 了一番，最后发现 [Naive Bayes classifier]( Naive Bayes classifier) 可以解决这个问题。当时我只会 Java 语言，所以我写了一个定制的实现，用过一段时间这个应用。我太懒了，没有提交代码，所以我的机子挂掉之后，代码和应用丢失了。现在我把我所有的代码都提交到 github ，我有大概 200 个公开的仓库 :)

这里我打算介绍下 Python 的 TextBlob。我们首先讲一些基础知识，然后开发一个使用 TextBlob API 的 Flask 应用。

TextBlob 是什么？

TextBlob 是一个用 Python 编写的开源的文本处理库。它可以用来执行很多自然语言处理的任务，比如，词性标注，名词性成分提取，情感分析，文本翻译，等等。你可以在官方文档阅读 TextBlog 的所有特性。

为什么我要关心 TextBlob？

我学习 TextBlob 的原因如下：

我想开发需要进行文本处理的应用。我们给应用添加文本处理功能之后，应用能更好地理解人们的行为，因而显得更加人性化。文本处理很难做对。TextBlob 站在巨人的肩膀上（ NTLK ），NLTK 是创建处理自然语言的 Python 程序的最佳选择。
我想学习下如何用 Python 进行文本处理。

安装 TextBlob

开始 TextBlob 之前，我们首先需要安装 Python 和 virtualenv 。本文中使用 Python 2.7。

官方文档里提到了很多安装 TextBlob 的方法。我们将使用 pip install 。给不知道 pip 的开发者， pip 是 Python 的包管理器。我们可以从官网安装 pip。

运行如下命令可以安装 TextBlob：

mkdir myapp
cd myapp
virtualenv venv --python=python2.7
. venv/bin/activate
pip install textblob
curl https://raw.github.com/sloria/TextBlob/master/download_corpora.py | python

以上命令将创建 myapp 目录，并通过 virtualenv 激活 Python 2.7，然后安装 textblob 包，最后下载必需的 NLTK 语料库。

GitHub 仓库

今天的 demo 应用的代码可从 github 取得。

应用

demo 应用跑在 OpenShift 上 http://showmesentiments-t20.rhcloud.com/ 它是一个非常简单的使用 TextBlob 情感分析 API 的例子。当用户输入的时候，他将看到他输入的内容是正面的（绿色）、负面的（红色），还是中性的（橙色）。

https://www.openshift.com/sites/default/files/images/Sentiment%20Analysis%20Demo.png

我们将开发一个使用 REST API 的简单的 Flask 应用。如果你不了解 Flask，你可以参考我以前写的关于 Flask 的文章。

接着我们将安装 Flask 框架。首先我们激活 virtualenv ，然后使用 pip 安装 Flask。

. venv/bin/activate
pip install flask

在我以前写的关于 Flask 的文章里已经提到，用 Flask 写基于 REST 的 web 服务相当方便。在 myapp 目录下创建一个 app.py 文件。内容如下：

from flask import Flask , jsonify, render_template
from textblob import TextBlob

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
@app.route('/index')
def index():
  return render_template('index.html')

@app.route('/api/v1/sentiment/<message>')
def sentiment(message):
  text = TextBlob(message)
  response = {'polarity' : text.polarity , 'subjectivity' : text.subjectivity}
  return jsonify(response)

if __name__ == "__main__":
  app.run(debug=True)

以上的代码做了这些事：

从 flask 包导入了 Flask 类和 jsonify、 render_template 函数。
从 textblob 包导入了 TextBlob 类。
定义了 / 和 index 的路由。因此，如果用户向 / 和 /index 发出 GET 请求， index.html 将渲染。
定义了 /api/v1/sentiment/ 。这是预留位置，其中将包括用户需要运行情感分析的文本。我们创建了一个 TextBlob 实例，并将其传递给消息。然后我们得到消息的对立性和主体性，然后创建一个 json 对象并返回该对象。
最后，我们使用 python app.py 命令启动一个开发服务器。我们同时开启了调试 Debug=True 。这样当意料之外的情况出现时，浏览器就可以提供一个交互式的调试器。开启调试的另一个好处是，改动文件之后，服务会自动重新加载。我们可以让调试器在后台运行，然后继续在我们的应用上工作。这提供了高效的开发环境。

index() 函数渲染 html 文件。在 myapp 目录下创建一个名为模板的新文件夹，然后创建 index.html

mkdir templates
touch templates/index.html

将下面代码复制到 index.html 中。这段代码使用 Twitter Bootstrap 来增加样式。我们同时使用了 jQuery，在 keyup 事件时进行 REST 调用。如果键值为退格、制表符、回车、左、右、上、下，那么不进行 REST 调用。

<html>
<head>
  <title>Do sentiment analysis on the text</title>
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <link rel="stylesheet" type="text/css" href="static/css/bootstrap.css">
  <style type="text/css">
  body {
    padding-top:60px;
    padding-bottom: 60px;
  }
  </style>
</head>
<body>

<div class="navbar navbar-inverse navbar-fixed-top">
    <div class="container">
    <div class="navbar-header">
      <button type="button" class="navbar-toggle" data-toggle="collapse" data-target=".navbar-collapse">
      <span class="icon-bar"></span>
      <span class="icon-bar"></span>
      <span class="icon-bar"></span>
      </button>
      <a class="navbar-brand" href="#">Run Sentiment Analysis</a>
    </div>

  </div>
  </div>

<div class="container">
  <div class="row">
    <div class="col-md-6">
      <textarea class="form-control" rows="3" placeholder="Write your text. Minimum length 10 characters"></textarea>   
    </div>
    <div class="col-md-6">
      <p id="result"></p>
    </div>
  </div>

</div>


<script type="text/javascript" src="static/js/jquery.js"></script>
<script type="text/javascript">
  $("textarea").keyup(function(e){
    console.log('keycode '+e.keyCode);
    switch (e.keyCode) {
      case 8:  // Backspace
        console.log('backspace'+e);
      case 9:  // Tab
        console.log('Tab');
      case 13: // Enter
        console.log('Enter');
      case 37: // Left
        console.log('Left');
      case 38: // Up
        console.log('Up');
      case 39: // Right
        console.log('Right');
      case 40: // Down
        console.log('Down');
      break;

      default:
      var input = $('textarea').val();
      $('#result').removeClass("alert alert-warning");
      $('#result').removeClass("alert alert-danger");
      $('#result').removeClass("alert alert-success");
      if (input.length > 10){

      $.get('/api/v1/sentiment/'+input,function(result){

        if(result.polarity < 0.0){

          $('#result').addClass("alert alert-danger")   .text(input);
        } else if( result.polarity >= 0.0 && result.polarity <= 0.5){
          $('#result').addClass("alert alert-warning").text(input);
        }else{
          $('#result').addClass("alert alert-success").text(input);
        }

      })
    }
  }


  });

</script>
</body>
</html>

你可以从我的 github 仓库中取得 js 和 css 文件。

部署到云端

部署到云端前，先要完成一些配置工作。

注册一个 OpenShift 账号。注册是完全免费的，Red Hat 给每个用户三枚免费的 Gear,可以用 Gear 运行你的应用。在写作此文的时候，每个用户能免费使用总共 1.5 GB 内存和 3 GB 硬盘空间。
安装 rhc 客户端工具。 rhc 是 ruby gem，因此你的机子上需要装有 ruby 1.8.7 以上版本。只需输入 sudo gem install rhc 即可安装 rhc 。如果你已经安装过了，确保是最新版。运行 sudo gem update rhc 即可升级。关于配置 rhc 命令行工具的详细信息，请参考： https://openshift.redhat.com/community/developers/rhc-client-tools-install
使用 rhc 的 setup 命令配置你的 OpenShift 账号。这个命令会帮助你创建一个命名空间，同时将你的 ssh 公钥上传至 OpenShift 服务器。

输入如下命令即可将应用部署到 OpenShift：

; rhc create-app day9demo python-2.7 --from-code
https://github.com/shekhargulati/day9-textblob-demo-openshift.git --timeout 180

这个命令将创建应用，设置公开的 DNS，创建私有 git 仓库，最后利用你的 Github 仓库中的代码来部署应用。应用将被部署到 http://day9demo- {domain-name}.rhcloud.com 。请用你的账户下的域名替换 {domain-name} . 本文中的应用跑在 http://showmesentiments-t20.rhcloud.com/

今天到此为止。多回馈撒～

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