SpringBoot进行自然语言处理,利用Hanlp进行文本情感分析

. # 📑前言
本文主要是SpringBoot进行自然语言处理,利用Hanlp进行文本情感分析,如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️

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目录


一、说明

自然语言处理已经进入大模型时代,然而从业人员必须了解整个知识体系、发展过程、知识结构,应用范围等一系列知识。本篇将报道此类概况。

二、自然语言处理简介

自然语言处理,或简称NLP,是处理和转换文本的计算机科学学科。它由几个任务组成,这些任务从标记化开始,将文本分成单独的意义单位,应用句法和语义分析来生成抽象的知识表示,然后再次将该表示转换为文本,用于翻译、问答或对话等目的。

三、Hanlp文本分类与情感分析基本概念

语料库

本文语料库特指文本分类语料库,对应IDataSet接口。而文本分类语料库包含两个概念:文档和类目。一个文档只属于一个类目,一个类目可能含有多个文档。

用Map描述

这种关系可以用Java的Map<String, String[]>来描述,其key代表类目,value代表该类目下的所有文档。用户可以利用自己的文本读取模块构造一个Map<String, String[]>形式的中间语料库,然后利用IDataSet#add(java.util.Map<java.lang.String,java.lang.String[]>)接口将其加入到训练语料库中。

用文件夹描述

这种树形结构也很适合用文件夹描述,即:

/**
 * 加载数据集
 *
 * @param folderPath  分类语料的根目录.目录必须满足如下结构:<br>
 *                    根目录<br>
 *                    ├── 分类A<br>
 *                    │   └── 1.txt<br>
 *                    │   └── 2.txt<br>
 *                    │   └── 3.txt<br>
 *                    ├── 分类B<br>
 *                    │   └── 1.txt<br>
 *                    │   └── ...<br>
 *                    └── ...<br>
 *

每个分类里面都是一些文本文档。任何满足此格式的语料库都可以直接加载。

数据集实现

考虑到大规模训练的时候,文本数量达到千万级,无法全部加载到内存中,所以本系统实现了基于文件系统的FileDataSet。同时,在服务器资源许可的情况下,可以使用基于内存的MemoryDataSet,提高加载速度。两者的继承关系如下:

训练

训练指的是,利用给定训练集寻找一个能描述这种语言现象的模型的过程。开发者只需调用train接口即可,但在实现中,有许多细节。

分词

目前,本系统中的分词器接口一共有两种实现:

但文本分类是否一定需要分词?答案是否定的。 ​ 我们可以顺序选取文中相邻的两个字,作为一个“词”(术语叫bigram)。这两个字在数量很多的时候可以反映文章的主题(参考清华大学2016年的一篇论文《Zhipeng Guo, Yu Zhao, Yabin Zheng, Xiance Si, Zhiyuan Liu, Maosong Sun. THUCTC: An Efficient Chinese Text Classifier. 2016》)。这在代码中对应BigramTokenizer. ​ 当然,也可以采用传统的分词器,如HanLPTokenizer。 ​ 另外,用户也可以通过实现ITokenizer来实现自己的分词器,并通过IDataSet#setTokenizer来使其生效。

特征提取

特征提取指的是从所有词中,选取最有助于分类决策的词语。理想状态下所有词语都有助于分类决策,但现实情况是,如果将所有词语都纳入计算,则训练速度将非常慢,内存开销非常大且最终模型的体积非常大。
本系统采取的是卡方检测,通过卡方检测去掉卡方值低于一个阈值的特征,并且限定最终特征数不超过100万。

调参调参

对于贝叶斯模型,没有超参数需要调节。

训练

本系统实现的训练算法是朴素贝叶斯法,无需用户关心内部细节。另有一个子项目实现了支持向量机文本分类器,可供参考。由于依赖了第三方库,所以没有集成在本项目中。

模型

训练之后,我们就得到了一个模型,可以通过IClassifier#getModel获取到模型的引用。该接口返回一个AbstractModel对象,该对象实现了Serializable接口,可以序列化到任何地方以供部署。 ​ 反序列化后的模型可以通过如下方式加载并构造分类器: ​

NaiveBayesModel model = (NaiveBayesModel) IOUtil.readObjectFrom(MODEL_PATH);
NaiveBayesClassifier naiveBayesClassifier = new NaiveBayesClassifier(model); 

分类

通过加载模型,我们可以得到一个分类器,利用该分类器,我们就可以进行文本分类了。

IClassifier classifier = new NaiveBayesClassifier(model); 

目前分类器接口中与文本分类有关的接口有如下三种: ​

/**
 * 预测分类
 *
 * @param text 文本
 * @return 所有分类对应的分值(或概率, 需要enableProbability)
 * @throws IllegalArgumentException 参数错误
 * @throws IllegalStateException    未训练模型
 */
Map<String, Double> predict(String text) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException;

/**
 * 预测分类
 * @param document
 * @return
 */
Map<String, Double> predict(Document document) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException;

/**
 * 预测分类
 * @param document
 * @return
 * @throws IllegalArgumentException
 * @throws IllegalStateException
 */
double[] categorize(Document document) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException;

/**
 * 预测最可能的分类
 * @param document
 * @return
 * @throws IllegalArgumentException
 * @throws IllegalStateException
 */
int label(Document document) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException;

/**
 * 预测最可能的分类
 * @param text 文本
 * @return 最可能的分类
 * @throws IllegalArgumentException
 * @throws IllegalStateException
 */
String classify(String text) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException;

/**
 * 预测最可能的分类
 * @param document 一个结构化的文档(注意!这是一个底层数据结构,请谨慎操作)
 * @return 最可能的分类
 * @throws IllegalArgumentException
 * @throws IllegalStateException
 */
String classify(Document document) throws IllegalArgumentException, IllegalStateException; 

classify方法直接返回最可能的类别的String形式,而predict方法返回所有类别的得分(是一个Map形式,键是类目,值是分数或概率),categorize方法返回所有类目的得分(是一个double数组,分类得分按照分类名称的字典序排列),label方法返回最可能类目的字典序。

情感分析

可以利用文本分类在情感极性语料上训练的模型做浅层情感分析。目前公开的情感分析语料库有:中文情感挖掘语料-ChnSentiCorp,语料发布者为谭松波。

接口与文本分类完全一致,请参考***.hankcs.demo.DemoSentimentAnalysis

四、具体流程

特征提取

本系统采取的是卡方检测,通过卡方检测去掉卡方值低于一个阈值的特征,并且限定最终特征数不超过100万。

训练

测试结果


HanLP Github地址:https://github.***/hankcs/HanLP

HanLP文档地址:https://hanlp.hankcs.***/docs/api/hanlp/pretrained/index.html

📑文章末尾

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