如何能够让机器“读懂”人的情感?情感分析提供了解决的一个思路。这也使得它成为自然语言分析(Natural Language Processing)中最令人神往的山对面的“风景”。
什么是情感分类(sentiment classification)
简单说，就是对于一句或一段话，判断说话者的情感，是正向(积极)的，还是负向(消极)的。这种情感分类任务可以看作一个二分类问题。
完成情感分类的核心问题
决定分类准确率的关键在于特征的选取与语料的质量。其中特征问题解决的是：用什么样的特征来抽取，得到的文本才足够原始呢?每个词看似已经是文本的足够底层的特征，但其实也是经过高度抽象的。这也会给深度学习在自然语言领域的应用带来一些困难。同样，这也是提高模型准确度的一个有效的方法。
在上一篇情感分析的讲解中，我们已经知道如何使用KNIME构造一个情感分析模型。这一篇中，我们将使用N元语法(N-gram)，借助KNIME来探究如何选取词语特征，获得的模型能够实现更准确地分类。
N元语法
在计算语言学中，n-gram指的是文本中连续的n个item。n-gram中如果n=1则为unigram，n=2则为bigram，n=3则为trigram。n>4后，则直接用数字指称，如4-gram，5gram。(Wikipedia)
以 I would like to go to Beijing. 这句话为例。
bigram为：
- I would
- would like
- like to
- to go
- go to
- to Beijing
结点概览
1.读取CSV格式文件
使用CSV reader结点读取一个CSV格式文件，该文件写入了1500条载于IMBD上的影评，并且给出了情感向量即POS(positive)和NEG(negative)。
2.字符串转化为文档格式
接下来将字符串转化为文档格式，继而使用“过滤”节点删除无关列，使文件只留下储存文档对象的一列。
以上结点内属于Document creation元结点
3.数据预处理
首先计算特征词语需要在文档中出现最小次数N。利用java语句计算：out_MinDF = (Number_Rows / 100) * Min_Percentage
继而进行删除标点，删除数字，删除文档中出现次数小于N的词汇，将大写转化为小写，提取词语主干(stemmed)和删除停用词(stop word)。至此我们可以完成预处理。但是由于我们想探索的是双词分类与单词分类的效果差异，所以这里花开两朵各表一枝，双词分类的这一支不需要做主干提取和停用词删除的工作。
(stemmed意指将词的变形归类，使得机器在处理文本时减少需要跟踪的独特词汇，这会加快“标签化”处理的过程。停用词是人类语言中没有实际意义或功用的词语，如助词，限定词等)
4.通过单词或双词建立文本特征向量
想象在一个巨大的文档集合，里面一共有M个文档，而文档里面的所有单词提取出来后，一起构成一个包含N个单词的词典，利用词袋(Bag-of-words)模型，每个文档都可以被表示成为一个N维向量(将每篇文档表示为一个向量，每一维度代表一个词语，其数值代表词语在该文档中的出现次数)。这样，就可以利用计算机来完成海量文档的分类过程。
一般来说，太多的特征会降低分类的准确度，所以需要使用一定的方法，来“选择”出信息量最丰富的特征，再使用这些特征来分类。
特征选择遵循如下步骤：
- 1. 计算出整个语料里面每个词的信息量
- 2. 根据信息量进行倒序排序，选择排名靠前的信息量的词
- 3. 把这些词作为特征
5.构建模型
通过决策树算法构建模型在上一篇已经讲过，需要注意的是本篇需要对1-gram特征和1-gram 2-gram集合特征分别构建模型，以进行比较。这里不再赘述。
6.ROC曲线对比
在文档向量集创建后，词汇的情感分类已经被提取出来，系统自动创建了两种预测模型并打分。一个模型基于一个单独词汇的特征建立，第二个模型基于1-gram和2gram集合的特征。接着通过ROC接收器操作特性曲线(receiver operating characteristic curve)对这两个进行比较。
可以看出，在分析影评这一文本的情感态度时，使用N元语法构建出来的情感分类模型，诊断准确度更高，为85.05%。这样有助于我们针对“何种情感分类模型对NLP分析更为有效”这一问题时做出决策。
