Cloud 学习笔记7.基于词法的情感分析

Lexicon-Based Sentiment Analysis

实验准备

环境：CDH 5.13.0 (详见5. Word Count)

Bag of Words 词袋模型简介

• Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档表示方法。
• 在信息检索中，BOW模型假定对于一个文档，忽略它的单词顺序和语法、句法等要素，将其仅仅看作是若干个词汇的集合，文档中每个单词的出现都是独立的，不依赖于其它单词是否出现。
• 也就是说，文档中任意一个位置出现的任何单词，都不受该文档语意影响而独立选择的。

例如有如下两个文档：

1. Bob likes to play basketball, Jim likes too.
2. Bob also likes to play football games.

基于这两个文本文档，构造一个词典：

Dictionary = {1:”Bob”, 2. “like”, 3. “to”, 4. “play”, 5. “basketball”, 6. “also”, 7. “football”, 8. “games”, 9. “Jim”, 10. “too”}。

这个词典一共包含10个不同的单词，利用词典的索引号，上面两个文档每一个都可以用一个10维向量表示（用整数数字0~n（n为正整数）表示某个单词在文档中出现的次数）：

1. [1, 2, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1]
2. [1, 1, 1, 1 ,0, 1, 1, 1, 0, 0]

向量中每个元素表示词典中相关元素在文档中出现的次数(下文中，将用单词的直方图表示)。
不过，在构造文档向量的过程中可以看到，我们并没有表达单词在原来句子中出现的次序。

sentiment analysis

基于BOW模型和情感词词典，我们可以将每个词分类为积极、消极、中立三种之一。根据全篇文章的词统计，判断该文档的情感偏向

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Iterator;
import java.util.StringTokenizer;

import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.fs.Path;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileSplit;
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;

public class SentimentAnalysis {
    public static class Map extends Mapper<Object, Text, Text, Text> {
        private HashMap<String, String> emotinDict = new HashMap<String, String>();

        @Override
        public void setup(Context context) throws IOException {
            Configuration configuration = context.getConfiguration();
            String dict = configuration.get("dict", "");

            BufferedReader reader = new BufferedReader((new FileReader(dict)));
            String line = reader.readLine();

            while (line != null) {
                String[] word_emotion = line.split("\t");
                emotinDict.put(word_emotion[0].trim().toLowerCase(),
                        word_emotion[1].trim());
                line = reader.readLine();
            }
            reader.close();
        }

        @Override
        public void map(Object key, Text value, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            String fileName = ((FileSplit) context.getInputSplit()).getPath()
                    .getName();
            String line = value.toString().trim();
            StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line);
            Text filename = new Text(fileName);

            while (tokenizer.hasMoreTokens()) {
                String word = tokenizer.nextToken().trim().toLowerCase();
                if (emotinDict.containsKey(word)) {
                    context.write(filename, new Text(emotinDict.get(word)));
                }
            }
        }
    }

    public static class Reduce extends
            Reducer<Text, Text, Text, Text> {
        @Override
        public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context)
                throws IOException, InterruptedException {
            HashMap<String, Integer> map = new HashMap<String, Integer>();
            for (Text value : values) {
                String emotion = value.toString();
                int count = map.containsKey(emotion) ? map.get(emotion) : 0;
                map.put(emotion, count + 1);
            }
            StringBuilder builder = new StringBuilder();
            Iterator<String> iterator = map.keySet().iterator();
            while (iterator.hasNext()) {
                String emotion = iterator.next();
                int count = map.get(emotion);
                builder.append(emotion).append("\t").append(count);
                context.write(key, new Text(builder.toString()));
                builder.setLength(0);
            }
        }
    }

    // args[0] : input path
    // args[1] : output path
    // args[2] : path of emotion dictionary.
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        Configuration configuration = new Configuration();

        // args[2] : path of emotion dictionary.
        configuration.set("dict", args[2]);

        Job job = Job.getInstance(configuration);
        job.setJarByClass(SentimentAnalysis.class);

        job.setMapperClass(Map.class);
        job.setReducerClass(Reduce.class);

        job.setOutputKeyClass(Text.class);
        job.setOutputValueClass(Text.class);

        // args[0] : input path
        // args[1] : output path
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));

        job.waitForCompletion(true);
    }
}

执行

下载

• 情感词词典

四份样本文档:

• 诗歌-十四行诗
• 悲剧-安东尼与克莉奥佩特拉
• 喜剧-皆大欢喜
• 历史剧-亨利五世

将样本文档放入input/文件夹

将SentimentAnalysis.java，input, emotionDict.txt 拷贝到同一文件夹下。在命令行下，将文件打包并上传HDFS执行

hdfs dfs -put input /. #将input上传的HDFS
export HADOOP_CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar
hadoop com.sun.tools.javac.Main *.java #编译java文件

jar cf SentimentAnalysis.jar *.class #将class打包成jar
chmod 777 emotionDict.txt #开放全部权限

# hadoop 会在云端执行jar程序
# jar 参数指明程序的类型
# SentimentAnalysis.jar 是程序的名称
# SentimentAnalysis 是入口class的名称
# /input 是HDFS的路径input，相当于args[0]
# /output 是HDFS的路径output，相当于args[1]
# ${PWD}/emotionDict.txt 使用的是本地的emotionDict文件，相当于args[0]
hadoop jar SentimentAnalysis.jar SentimentAnalysis /input /output ${PWD}/emotionDict.txt #用hadoop执行jar


hdfs dfs -cat /output/* #查看输出，看到_SUCCESS

数据可视化

---

情感分计算公式为：

sentiment = (positive - negative) / (postitive + negative)

代码中略作修改。原始代码出自cloudera官方示例 Example: Sentiment Analysis Using MapReduce Custom Counters