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文本情感分析是指對(duì)具有人為主觀情感色彩文本材料進(jìn)行處理、分析和推理的過(guò)程。文本情感分析主要的應(yīng)用場(chǎng)景是對(duì)用戶關(guān)于某個(gè)主題的評(píng)論文本進(jìn)行處理和分析。比如，人們?cè)诖蛩闳タ匆徊侩娪爸?#xff0c;通常會(huì)去看豆瓣電影板塊上的用戶評(píng)論，再?zèng)Q定是否去看這部電影。另外一方面，電影制片人會(huì)通過(guò)對(duì)專業(yè)論壇上的用戶評(píng)論進(jìn)行分析，了解市場(chǎng)對(duì)于電影的總體反饋。本文中文本分析的對(duì)象為網(wǎng)絡(luò)短評(píng)，為非正式場(chǎng)合的短文本語(yǔ)料，在只考慮正面傾向和負(fù)面傾向的情況下，實(shí)現(xiàn)文本傾向性的分類。

文本情感分析主要涉及如下四個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)。

收集數(shù)據(jù)集：本文中，以分析電影《瘋狂動(dòng)物城》的用戶評(píng)論為例子，采集豆瓣上《瘋狂動(dòng)物城》的用戶短評(píng)和短評(píng)評(píng)分作為樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練分類模型來(lái)判斷微博上的一段話對(duì)該電影的情感傾向。

設(shè)計(jì)文本的表示模型：讓機(jī)器“讀懂”文字，是文本情感分析的基礎(chǔ)，而這首先要解決的問(wèn)題是文本的表示模型。通常，文本的表示采用向量空間模型，也就是說(shuō)采用向量表示文本。向量的特征項(xiàng)是模型中最小的單元，可以是一個(gè)文檔中的字、詞或短語(yǔ)，一個(gè)文檔的內(nèi)容可以看成是它的特征項(xiàng)組成的集合，而每一個(gè)特征項(xiàng)依據(jù)一定的原則都被賦予上權(quán)重。

選擇文本的特征：當(dāng)可以把一個(gè)文檔映射成向量后，那如何選擇特征項(xiàng)和特征值呢？通常的做法是先進(jìn)行中文分詞，把用戶評(píng)論轉(zhuǎn)化成詞語(yǔ)后，可以使用 TF-IDF（Term Frequency–Inverse Document Frequency，詞頻-逆文檔頻率）算法來(lái)抽取特征，并計(jì)算出特征值。

選擇分類模型：常用的分類算法有很多，如：決策樹(shù)、貝葉斯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、K-近鄰、支持向量機(jī)等等。在文本分類上使用較多的是貝葉斯和支持向量機(jī)。本文中，也以這兩種方法來(lái)進(jìn)行模型訓(xùn)練。

為什么采用 Spark

傳統(tǒng)的單節(jié)點(diǎn)計(jì)算已經(jīng)難以滿足用戶生成的海量數(shù)據(jù)的處理和分析的要求。比如，豆瓣網(wǎng)站上《瘋狂動(dòng)物城》電影短評(píng)就有 111421 條，如果需要同時(shí)處理來(lái)自多個(gè)大型專業(yè)網(wǎng)站上所有電影的影評(píng)，單臺(tái)服務(wù)器的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力都很難滿足需求。這個(gè)時(shí)候需要考慮引入分布式計(jì)算的技術(shù)，使得計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力能夠線性擴(kuò)展。

Spark 是一個(gè)快速的、通用的集群計(jì)算平臺(tái)，也是業(yè)內(nèi)非常流行的開(kāi)源分布式技術(shù)。Spark 圍繞著 RDD（Resilient Distributed Dataset）彈性分布式數(shù)據(jù)集，擴(kuò)展了廣泛使用的 MapReduce［5］計(jì)算模型，相比起 Hadoop［6］的 MapReduce 計(jì)算框架，Spark 更為高效和靈活。Spark 主要的特點(diǎn)如下：

內(nèi)存計(jì)算：能夠在內(nèi)存中進(jìn)行計(jì)算，它會(huì)優(yōu)先考慮使用各計(jì)算節(jié)點(diǎn)的內(nèi)存作為存儲(chǔ)，當(dāng)內(nèi)存不足時(shí)才會(huì)考慮使用磁盤，這樣極大的減少了磁盤 I/O，提高了效率。

惰性求值：RDD 豐富的計(jì)算操作可以分為兩類，轉(zhuǎn)化操作和行動(dòng)操作。而當(dāng)程序調(diào)用 RDD 的轉(zhuǎn)化操作（如數(shù)據(jù)的讀取、Map、Filter）的時(shí)候，Spark 并不會(huì)立刻開(kāi)始計(jì)算，而是記下所需要執(zhí)行的操作，盡可能的將一些轉(zhuǎn)化操作合并，來(lái)減少計(jì)算數(shù)據(jù)的步驟，只有在調(diào)用行動(dòng)操作（如獲取數(shù)據(jù)的行數(shù) Count）的時(shí)候才會(huì)開(kāi)始讀入數(shù)據(jù)，進(jìn)行轉(zhuǎn)化操作、行動(dòng)操作，得到結(jié)果。

接口豐富：Spark 提供 Scala，Java，Python，R 四種編程語(yǔ)言接口，可以滿足不同技術(shù)背景的工程人員的需求。并且還能和其他大數(shù)據(jù)工具密切配合。例如 Spark 可以運(yùn)行在 Hadoop 之上，能夠訪問(wèn)所有支持 Hadoop 的數(shù)據(jù)源（如 HDFS、Cassandra、Hbase）。

基于 Spark 如何構(gòu)建文本情感分析系統(tǒng)

在本文第 1 章，介紹了文本情感分析主要涉及的四個(gè)技術(shù)環(huán)節(jié)。基于 Spark 構(gòu)建的文本分類系統(tǒng)的技術(shù)流程也是這樣的。在大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)的情況下，有所不同的是文本的特征維度一般都是非常巨大的。試想一下所有的中文字、詞有多少，再算上其他的語(yǔ)言和所有能在互聯(lián)網(wǎng)上找到的文本，那么文本數(shù)據(jù)按照詞的維度就能輕松的超過(guò)數(shù)十萬(wàn)、數(shù)百萬(wàn)維，所以需要尋找一種可以處理極大維度文本數(shù)據(jù)的方法。

在本文后續(xù)章節(jié)中，將依次按照基于 Spark 做數(shù)據(jù)預(yù)處理、文本建模、特征提取、訓(xùn)練分類模型、實(shí)現(xiàn)待輸入文本分類展開(kāi)討論。系統(tǒng)的上下文關(guān)系圖如圖 1 所示，系統(tǒng)的功能架構(gòu)圖如圖 2 所示。

圖 1. 基于 Spark 文本情感分析系統(tǒng)上下文

圖 2. 基于 Spark 文本情感分析系統(tǒng)功能架構(gòu)圖

爬取的數(shù)據(jù)說(shuō)明

為了說(shuō)明文本分類系統(tǒng)的構(gòu)建過(guò)程，作者爬取了豆瓣網(wǎng)絡(luò)上《瘋狂動(dòng)物城》的短評(píng)和評(píng)分（https://movie.douban.com/subject/25662329/comments）。示例數(shù)據(jù)如下所示：

表 1. 示例數(shù)據(jù)

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評(píng)分

評(píng)論文本

5	做冰棍那機(jī)智的不像話！！！全片最愛(ài)！！！想吃！！！
5	絕對(duì)的好片子裂墻推薦。實(shí)在是因?yàn)榱硪粓?chǎng)滿了…隨手挑了這個(gè)片子。真是 5 分鐘一小笑 10 分鐘哄堂大笑。看那個(gè)又懶又慢樹(shù)獺簡(jiǎn)直要錘墻了。旁邊法國(guó)妹子精辟的吐槽！看！這是我們法國(guó)人。我要憋到內(nèi)傷了。最后散場(chǎng)大家都靜坐著等著整首歌放完…五星好評(píng)。2016 年度十佳。
5	不要看任何影評(píng)，如果可以預(yù)告片都別看，直接買票就好了。你要啥這電影里有啥！
3	最精彩的動(dòng)畫是用想象力拍出真實(shí)世界難以實(shí)現(xiàn)的故事，而不是用動(dòng)物化填充一段如果是真人就普通到不能再普通的爛俗故事。笑料有，萌趣有，但更有的是莫名其妙的主旋律和政治正確，恐怕沒(méi)有評(píng)分所體現(xiàn)的那么出色。
4	換了新領(lǐng)導(dǎo)就是不一樣。迪士尼暗黑大電影，洛杉磯罪案片風(fēng)格和內(nèi)核。還真是動(dòng)物烏托邦，美國(guó)針對(duì)有色人種，歐洲針對(duì)難民，天朝針對(duì)公知和五毛嗎？人設(shè)精彩，細(xì)節(jié)豐富，但要說(shuō)創(chuàng)意超《頭腦特工隊(duì)》顯然就不實(shí)事求是了。
……	………………

表格中每一行為一條評(píng)論數(shù)據(jù)，按照“評(píng)分，評(píng)論文本”排放，中間以制表符切分，評(píng)分范圍從 1 分到 5 分，這樣的數(shù)據(jù)共采集了 116567 條。

數(shù)據(jù)預(yù)處理

這一節(jié)本文是要說(shuō)明用 Spark 是如何做數(shù)據(jù)清洗和抽取的。在該子系統(tǒng)中輸入為爬蟲(chóng)的數(shù)據(jù)，輸出為包含相同數(shù)量好評(píng)和壞評(píng)的 Saprk 彈性分布式數(shù)據(jù)集。

Spark 數(shù)據(jù)處理主要是圍繞 RDD(Resilient Distributed Datasets) 彈性分布式數(shù)據(jù)集對(duì)象展開(kāi)，本文首先將爬蟲(chóng)數(shù)據(jù)載入到 Spark 系統(tǒng)，抽象成為一個(gè) RDD。可以用 distinct 方法對(duì)數(shù)據(jù)去重。數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換主要是用了 map 方法，它接受傳入的一個(gè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換的方法來(lái)按行執(zhí)行方法，從而達(dá)到轉(zhuǎn)換的操作它只需要用一個(gè)函數(shù)將輸入和輸出映射好，那么就能完成轉(zhuǎn)換。數(shù)據(jù)過(guò)濾使用 filter 方法，它能夠保留判斷條件為真的數(shù)據(jù)。可以用下面這個(gè)語(yǔ)句，將每一行文本變成一個(gè) list，并且只保留長(zhǎng)度為 2 的數(shù)據(jù)。

清單 2. Spark 做數(shù)據(jù)預(yù)處理

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originData=sc.textFile('YOUR_FILE_PATH') originDistinctData=originData.distinct() rateDocument=originDistinctData.map(lambda line : line.split('\t')).\ filter(lambda line : len(line)==2)

清單 3. 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)基本信息

1 2	fiveRateDocument=rateDocument.filter(lambda line : int(line[0])==5) fiveRateDocument.count()

本文得到，五分的數(shù)據(jù)有 30447 條，4 分、3 分、2 分、1 分的數(shù)據(jù)分別有 11711 條，123 條，70 條。打五分的毫無(wú)疑問(wèn)是好評(píng)；考慮到不同人對(duì)于評(píng)分的不同偏好，對(duì)于打四分的數(shù)據(jù)，本文無(wú)法得知它是好評(píng)還是壞評(píng)；對(duì)于打三分及三分以下的是壞評(píng)。

下面就可以將帶有評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為好評(píng)數(shù)據(jù)和壞評(píng)數(shù)據(jù)，為了提高計(jì)算效率，本文將其重新分區(qū)。

清單 4. 合并負(fù)樣本數(shù)據(jù)

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negRateDocument=oneRateDocument.union(twoRateDocument).\ union(threeRateDocument) negRateDocument.repartition(1)

通過(guò)計(jì)算得到，好評(píng)和壞評(píng)分別有 30447 條和 2238 條，屬于非平衡樣本的機(jī)器模型訓(xùn)練。本文只取部分好評(píng)數(shù)據(jù)，好評(píng)和壞評(píng)的數(shù)量一樣，這樣訓(xùn)練的正負(fù)樣本就是均衡的。最后把正負(fù)樣本放在一起，并把分類標(biāo)簽和文本分開(kāi)，形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

清單 5. 生?成訓(xùn)練數(shù)?據(jù)集

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posRateDocument=sc.parallelize(fiveRateDocument.take(negRateDocument.count())).repartition(1) allRateDocument=negRateDocument.union(posRateDocument) allRateDocument.repartition(1) rate=allRateDocument.map(lambda s : ReduceRate(s[0])) document=allRateDocument.map(lambda s: s[1])

文本的向量表示和文本特征提取

這一節(jié)中，本文主要介紹如何做文本分詞，如何用 TF-IDF 算法抽取文本特征。將輸入的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為向量，讓計(jì)算能夠“讀懂”文本。

解決文本分類問(wèn)題，最重要的就是要讓文本可計(jì)算，用合適的方式來(lái)表示文本，其中的核心就是找到文本的特征和特征值。相比起英文，中文多了一個(gè)分詞的過(guò)程。本文首先用 jieba 分詞器將文本分詞，這樣每個(gè)詞都可以作為文本的一個(gè)特征。jieba 分詞器有三種模式的分詞：

精確模式，試圖將句子最精確地切開(kāi)，適合文本分析；

全模式，把句子中所有的可以成詞的詞語(yǔ)都掃描出來(lái), 速度非常快，但是不能解決歧義；

搜索引擎模式，在精確模式的基礎(chǔ)上，對(duì)長(zhǎng)詞再次切分，提高召回率，適合用于搜索引擎分詞。

這里本文用的是搜索引擎模式將每一句評(píng)論轉(zhuǎn)化為詞。

清單 6. 分詞

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words=document.map(lambda w:"/".\ join(jieba.cut_for_search(w))).\ map(lambda line: line.split("/"))

出于對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算需求的考慮，spark 的詞頻計(jì)算是用特征哈希（HashingTF）來(lái)計(jì)算的。特征哈希是一種處理高維數(shù)據(jù)的技術(shù)，經(jīng)常應(yīng)用在文本和分類數(shù)據(jù)集上。普通的 k 分之一特征編碼需要在一個(gè)向量中維護(hù)可能的特征值及其到下標(biāo)的映射，而每次構(gòu)建這個(gè)映射的過(guò)程本身就需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行一次遍歷。這并不適合上千萬(wàn)甚至更多維度的特征處理。

特征哈希是通過(guò)哈希方程對(duì)特征賦予向量下標(biāo)的，所以在不同情況下，同樣的特征就是能夠得到相同的向量下標(biāo)，這樣就不需要維護(hù)一個(gè)特征值及其下表的向量。

要使用特征哈希來(lái)處理文本，需要先實(shí)例化一個(gè) HashingTF 對(duì)象，將詞轉(zhuǎn)化為詞頻，為了高效計(jì)算，本文將后面會(huì)重復(fù)使用的詞頻緩存。

清單 7. 訓(xùn)練詞頻矩陣

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hashingTF = HashingTF() tf = hashingTF.transform(words) tf.cache()

缺省情況下，實(shí)例化的 HashingTF 特征維數(shù) numFeatures 取了 220次方維，在 spark 的源碼中可以看到，HashingTF 的過(guò)程就是對(duì)每一個(gè)詞作了一次哈希并對(duì)特征維數(shù)取余得到該詞的位置，然后按照該詞出現(xiàn)的次數(shù)計(jì)次。所以就不用像傳統(tǒng)方法一樣每次維護(hù)一張?jiān)~表，運(yùn)用 HashingTF 就可以方便的得到該詞所對(duì)應(yīng)向量元素的位置。當(dāng)然這樣做的代價(jià)就是向量維數(shù)會(huì)非常大，好在 spark 可以支持稀疏向量，所以計(jì)算開(kāi)銷并不大。

圖 3. HashingTF 源碼

詞頻是一種抽取特征的方法，但是它還有很多問(wèn)題，比如在這句話中“這幾天的天氣真好，項(xiàng)目組的老師打算組織大家一起去春游。“的”相比于“項(xiàng)目組”更容易出現(xiàn)在人們的語(yǔ)言中，“的”和“項(xiàng)目組”同樣只出現(xiàn)一次，但是項(xiàng)目組對(duì)于這句話來(lái)說(shuō)更重要。

本文采用 TF-IDF 作為特征提取的方法，它的權(quán)重與特征項(xiàng)在文檔中出現(xiàn)的評(píng)率成正相關(guān)，與在整個(gè)語(yǔ)料中出現(xiàn)該特征項(xiàng)的文檔成反相關(guān)。下面依據(jù) tf 來(lái)計(jì)算逆詞頻 idf，并計(jì)算出 TF-IDF

清單 8. 計(jì)算 TF-IDF 矩陣

1 2	idfModel = IDF().fit(tf) tfidf = idfModel.transform(tf)

至此，本文就抽取出了文本的特征，并用向量去表示了文本。

訓(xùn)練分類模型

在這一小節(jié)中，本文介紹如何用 Spark 訓(xùn)練樸素貝葉斯分類模型，這一流程的輸入是文本的特征向量及已經(jīng)標(biāo)記好的分類標(biāo)簽。在這里本文得到的是分類模型及文本分類的正確率。

現(xiàn)在，有了文本的特征項(xiàng)及特征值，也有了分類標(biāo)簽，需要用 RDD 的 zip 算子將這兩部分?jǐn)?shù)據(jù)連接起來(lái)，并將其轉(zhuǎn)化為分類模型里的 LabeledPoint 類型。并隨機(jī)將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，60%作為訓(xùn)練集，40%作為測(cè)試集。

清單 9. 生成訓(xùn)練集和測(cè)試集

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zipped=rate.zip(tfidf) data=zipped.map(lambda line:LabeledPoint(line[0],line[1])) training, test = data.randomSplit([0.6, 0.4], seed = 0)

本文用訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練貝葉斯模型，得到 NBmodel 模型來(lái)預(yù)測(cè)測(cè)試集的文本特征向量，并且計(jì)算出各個(gè)模型的正確率，這個(gè)模型的正確率為 74.83%。

清單 10. 訓(xùn)練貝葉斯分類模型

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NBmodel = NaiveBayes.train(training, 1.0) predictionAndLabel = test.map(lambda p : (NBmodel.predict(p.features), p.label)) accuracy = 1.0 * predictionAndLabel.filter(lambda x: 1.0 \ if x[0] == x[1] else 0.0).count() / test.count()

可以看出貝葉斯模型最后的預(yù)測(cè)模型并不高，但是基于本文采集的數(shù)據(jù)資源有限，特征提取過(guò)程比較簡(jiǎn)單直接。所以還有很大的優(yōu)化空間，在第四章中，本文將介紹提高正確率的方法。

分類未標(biāo)記文檔

現(xiàn)在可以用本文訓(xùn)練好的模型來(lái)對(duì)未標(biāo)記文本分類，流程是獲取用戶輸入的評(píng)論，然后將輸入的評(píng)論文本分詞并轉(zhuǎn)化成 tf-idf 特征向量，然后用 3.4 節(jié)中訓(xùn)練好的分類模型來(lái)分類。

清單 11. 分類未分類文本

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yourDocument=input("輸入待分類的評(píng)論：") ?yourwords="/".join(jieba.cut_for_search(yourDocument)).split("/") yourtf = hashingTF.transform(yourwords) yourtfidf=idfModel.transform(yourtf) print('NaiveBayes Model Predict:',NBmodel.predict(yourtfidf),'

當(dāng)程序輸入待分類的評(píng)論：“這部電影沒(méi)有意思，劇情老套，真沒(méi)勁, 后悔來(lái)看了”

程序輸出為“NaiveBayes Model Predict: 0.0”。

當(dāng)程序輸入待分類的評(píng)論：“太精彩了講了一個(gè)關(guān)于夢(mèng)想的故事劇情很反轉(zhuǎn)制作也很精良”

程序輸出為“NaiveBayes Model Predict: 1.0”。

至此，最為簡(jiǎn)單的文本情感分類系統(tǒng)就構(gòu)建完整了。

提高正確率的方法

在第三章中，本文介紹了構(gòu)建文本分類系統(tǒng)的方法，但是正確率只有 74.83%，在這一章中，本文將講述文本分類正確率低的原因及改進(jìn)方法。

文本分類正確率低的原因主要有：

文本預(yù)處理比較粗糙，可以進(jìn)一步處理，比如去掉停用詞，去掉低頻詞；

特征詞抽取信息太少，搜索引擎模式的分詞模式不如全分詞模式提供的特征項(xiàng)多；

樸素貝葉斯模型比較簡(jiǎn)單，可以用其他更為先進(jìn)的模型算法，如 SVM；

數(shù)據(jù)資源太少，本文只能利用了好評(píng)、壞評(píng)論各 2238 條。數(shù)據(jù)量太少，由于爬蟲(chóng)爬取的數(shù)據(jù)，沒(méi)有進(jìn)行人工的進(jìn)一步的篩選，數(shù)據(jù)質(zhì)量也得不到 100%的保證。

下面分別就這四個(gè)方面，本文進(jìn)一步深入的進(jìn)行處理，對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。

數(shù)據(jù)預(yù)處理中去掉停用詞

停用詞是指出現(xiàn)在所有文檔中很多次的常用詞，比如“的”、“了”、“是”等，可以在提取特征的時(shí)候?qū)⑦@些噪聲去掉。

首先需要統(tǒng)計(jì)一下詞頻，看哪些詞是使用最多的，然后定義一個(gè)停用詞表，在構(gòu)建向量前，將這些詞去掉。本文先進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，查看最常用的詞是哪些。

清單 12. 統(tǒng)計(jì)詞頻

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text=words.flatMap(lambda w:w) wordCounts = text.map(lambda word: (word, 1))\ .reduceByKey(lambda a, b: a+b).\ sortBy(lambda x: x[1],ascending=False) wordCounts.take(10)

通過(guò)觀察，選擇出現(xiàn)次數(shù)比較多，但是對(duì)于文本情感表達(dá)沒(méi)有意義的詞，作為停用詞，構(gòu)建停用詞表。然后定義一個(gè)過(guò)濾函數(shù)，如果該詞在停用詞表中那么需要將這個(gè)詞過(guò)濾掉。

清單 13. 去掉停用詞

stopwords = set([" ","的","了","是","就","吧",……])

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def filterStopWords(line): ?for i in line: ?if i in stopwords: ?line.remove(i) return line words=words.map(lambda w : filterStopWords(w))

嘗試不用的分詞模式

本文在分詞的時(shí)候使用的搜索引擎分詞模式，在這種模式下只抽取了重要的關(guān)鍵字，可能忽略了一些可能的特征詞。可以把分詞模式切換到全分詞模式，盡可能的不漏掉特征詞，同樣的模型訓(xùn)練，正確率會(huì)有 1%～2%的提升。

清單 14. 全分詞模式分詞

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words=document.map(lambda w:"/".join(jieba.\ cut(w, cut_all=True))).\ map(lambda line: line.split("/"))

更換訓(xùn)練模型方法

在不進(jìn)行深入優(yōu)化的情況下，SVM 往往有著比其他分類模型更好的分類效果。下面在相同的條件下，運(yùn)用 SVM 模型訓(xùn)練，最后得到的正確率有 78.59%。

清單 15. 用支持向量機(jī)訓(xùn)練分類模型

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SVMmodel = SVMWithSGD.train(training, iterations=100) predictionAndLabel = test.map(lambda p : (SVMmodel.predict(p.features), p.label)) accuracy = 1.0 * predictionAndLabel.filter(lambda x: 1.0 if x[0] == x[1] else 0.0).count() / test.count()

訓(xùn)練數(shù)據(jù)的問(wèn)題

本文只是為了演示如何構(gòu)建這套系統(tǒng)，所以爬取的數(shù)據(jù)量并不多，獲取的文本數(shù)據(jù)也沒(méi)有人工的進(jìn)一步核對(duì)其正確性。如果本文能夠有更豐富且權(quán)威的數(shù)據(jù)源，那么模型的正確率將會(huì)有較大的提高。

作者對(duì)中國(guó)科學(xué)院大學(xué)的譚松波教授發(fā)布的酒店產(chǎn)品評(píng)論文本做了分類系統(tǒng)測(cè)試，該數(shù)據(jù)集是多數(shù)學(xué)者公認(rèn)并且使用的。用 SVM 訓(xùn)練的模型正確率有 87.59%。

總結(jié)

本文向讀者詳細(xì)的介紹了利用 Spark 構(gòu)建文本情感分類系統(tǒng)的過(guò)程，從數(shù)據(jù)的清洗、轉(zhuǎn)換，Spark 的 RDD 有 Filter、Map 方法可以輕松勝任；對(duì)于抽取文本特征，Spark 針對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理不僅在計(jì)算模型上有優(yōu)化，還做了算法的優(yōu)化，它利用哈希特征算法來(lái)實(shí)現(xiàn) TF-IDF，從而能夠支持上千萬(wàn)維的模型訓(xùn)練；對(duì)于選擇分類模型，Spark 也實(shí)現(xiàn)好了常用的分類模型，調(diào)用起來(lái)非常方便。

總結(jié)

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