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客户是一家文学研究机构他们希望通过对简·奥斯汀作品中人物对话的情感分析深入了解作品中人物的情感变化和故事情节的发展。因此他们委托你进行一项情感分析项目利用“janeaustenr”包中的数据集来构建情感分析模型。
数据来源
客户将提供“janeaustenr”包该包包含了简·奥斯汀的几部小说如《傲慢与偏见》、《理智与情感》等的文本数据。你可以直接使用该包中的数据进行分析。 需求分析 目标构建一个情感分析模型对简·奥斯汀作品中人物对话进行情感分类正面、负面或中性。 数据集使用“janeaustenr”包中的小说文本数据。 情感分类将对话分为正面、负面和中性三类。 模型要求 • 需要考虑文本数据的预处理如分词、去除停用词、词干提取等。 • 需要选择合适的特征提取方法如词袋模型、TF-IDF等。 • 需要选择合适的分类算法如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等并进行参数调优。 • 需要对模型进行评估包括准确率、召回率、F1分数等指标。 交付成果 R代码提供完整的R代码包括数据预处理、特征提取、模型建立和模型评估等步骤。 模型报告提供一份详细的模型报告包括数据预处理的结果、特征提取的方法、模型的性能评估结果等。 情感分析结果对简·奥斯汀作品中人物对话进行情感分类并生成情感分析结果报告包括对话的情感极性、情感强度等信息。
技术要求 熟悉R语言能够熟练使用R语言进行文本数据分析和情感分析。 了解情感分析熟悉情感分析的基本原理和步骤能够独立完成模型的建立和评估。 文本处理能力能够处理大规模文本数据进行数据预处理和特征提取。 模型评估能力能够使用合适的评估指标对模型进行评估并解释评估结果。
按步骤构建整个流程包括数据加载、预处理、特征提取、模型建立、评估等。以下是基于R语言的实现方案。
1. 加载必要的包
首先确保安装并加载所需的R包包括 janeaustenr, tidyverse, tm, textclean, text, caret, e1071 等
# 安装必要的包
install.packages(c(janeaustenr, tidyverse, tm, textclean, text, caret, e1071))# 加载包
library(janeaustenr)
library(tidyverse)
library(tm)
library(textclean)
library(text)
library(caret)
library(e1071)2. 数据加载与准备
janeaustenr 包中包含了简·奥斯汀的作品数据。我们需要从该包中提取出人物对话的文本并整理为适合情感分析的格式。
# 加载简·奥斯汀的文本数据
data(austen_books)# 查看数据结构
head(austen_books)# 选择对话文本假设每行代表一段对话
dialogue_data - austen_books %% filter(str_detect(text, [A-Za-z])) %% # 筛选非空行select(book, text) # 保留书名和文本3. 数据预处理
数据预处理包括去除标点符号、数字、停用词等进行分词并进行词干提取。
# 文本清洗函数
clean_text - function(text){text %%tolower() %% # 转小写removePunctuation() %% # 去除标点符号removeNumbers() %% # 去除数字removeWords(stopwords(en)) %% # 去除英语停用词stripWhitespace() %% # 去除多余空格wordStem() # 词干提取
}# 应用文本清洗
dialogue_data$text_clean - sapply(dialogue_data$text, clean_text)# 查看清洗后的结果
head(dialogue_data$text_clean)4. 特征提取
使用 tm 包的 DocumentTermMatrix (DTM) 或 text 包的 dfm 来提取特征。这里我们将使用 tf-idf (词频-逆文档频率) 作为特征提取方法。
# 创建一个文档-词项矩阵 (Document-Feature Matrix)
corpus - Corpus(VectorSource(dialogue_data$text_clean))
dtm - DocumentTermMatrix(corpus, control list(weighting weightTfIdf))# 转换为矩阵
dtm_matrix - as.matrix(dtm)# 查看提取的特征
head(dtm_matrix)5. 情感标签
由于目前数据集中没有情感标签我们假设可以基于一些预定义的情感词典来标注情感。可以使用 text 包中的情感分析工具或结合情感词典进行标签分类。
例如利用 text 包进行情感分析并为每段对话打标签。
# 使用text包进行情感分析
sentiment_scores - textdata::lexicons$afinn# 假设情感分析返回一个情感分数负数为负面正数为正面中性为0
dialogue_data$sentiment - sapply(dialogue_data$text_clean, function(text){score - sum(sapply(str_split(text, ), function(word) sentiment_scores$score[sentiment_scores$word word]))return(ifelse(score 0, positive, ifelse(score 0, negative, neutral)))
})# 查看情感标签
head(dialogue_data)6. 构建模型
我们可以选择常用的分类算法如朴素贝叶斯、支持向量机SVM或随机森林。这里以支持向量机为例。
# 将情感标签转换为因子类型
dialogue_data$sentiment - factor(dialogue_data$sentiment, levels c(negative, neutral, positive))# 划分训练集和测试集
set.seed(123)
trainIndex - createDataPartition(dialogue_data$sentiment, p 0.8, list FALSE)
train_data - dialogue_data[trainIndex, ]
test_data - dialogue_data[-trainIndex, ]# 使用SVM训练模型
svm_model - svm(sentiment ~ ., data train_data, kernel linear)# 预测情感标签
predictions - predict(svm_model, test_data)# 评估模型
conf_matrix - confusionMatrix(predictions, test_data$sentiment)
print(conf_matrix)7. 模型评估
通过 confusionMatrix 函数评估模型的性能包括准确率、召回率和F1分数等。
# 打印评估结果
conf_matrix# 提取性能指标
accuracy - conf_matrix$overall[Accuracy]
recall - conf_matrix$byClass[Recall]
f1_score - conf_matrix$byClass[F1]print(paste(Accuracy:, accuracy))
print(paste(Recall:, recall))
print(paste(F1 Score:, f1_score))8. 生成情感分析报告
最后将情感分析结果生成报告包括每段对话的情感极性和强度。
# 为每段对话生成情感分析报告
sentiment_report - dialogue_data %%select(book, text, sentiment) %%mutate(sentiment_score ifelse(sentiment positive, 1, ifelse(sentiment negative, -1, 0)))# 输出情感分析报告
write.csv(sentiment_report, sentiment_analysis_report.csv)9. 结果展示
根据需求你可以将情感分析结果可视化例如使用 ggplot2 展示每本书的情感分布。
# 使用ggplot2绘制情感分布
ggplot(sentiment_report, aes(x sentiment, fill sentiment)) geom_bar() facet_wrap(~book) labs(title Sentiment Distribution in Jane Austens Books, x Sentiment, y Frequency)总结
通过上述步骤我们能够从简·奥斯汀的作品中提取人物对话进行数据预处理、特征提取、情感分析并利用机器学习模型进行情感分类。最后我们能够提供模型评估指标以及生成情感分析报告。
这套方案考虑了文本数据的预处理、特征工程、情感分析和模型评估适应了客户的需求。如果有更多的标注数据或优化空间可以进一步改进模型和分析方法。
