python 评论分析_基于Python-Snownlp的新闻评论数据分析

摘 要 网上热点新闻的评论不仅反映了民众对社会热点事件的关注程度，也反映了公众所表现出的各类情感价值和思想动态。基于Python-
Snownlp经过数据采集，数据预处理，建立向量模型，数据挖掘与分析对新闻评论中用户观点与情绪进行研究，有效實现舆情分析和监控。

关键词 Python Snownlp；网络爬虫；聚类分析；情感分析

中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）219-0104-02

步入“互联网+”与大数据时代，网络媒体已经成为舆论新格局的重要组成部分，人们更倾向于通过互联网关注社会中的热点问题，并通过网络媒体来发表个人意见和看法。

文章从凤凰新闻、新浪新闻、环球网网页入手，使用Python的Scrapy框架来访问网页URL，解析页面评论信息，将抓取的评论信息存储到Mysql数据库中。抽取数据并进行预处理清洗，调用Python开源的分词模块jieba分词对文本进行分词，去除停用词、敏感词，建立相应的语料库。使用TF-
IDF算法将语料库中的词语转化成词矩阵模型，使用K-
Means算法对评论数据进行聚类分析挖掘，采用Python专为中文文本设计的Snownlp模块对数据进行情感分析。

1 数据采集

采用网络爬虫技术进行数据获取，选取了影响比较大的“造谣伊利董事长失联事件”这一热点事件的新闻评论作为数据集，使用网络爬虫技术从Web端抓取新闻评论数据集。首先，通过访问URL地址获取Web服务器端返回得数据，并解析数据抓取资源。请求模块是向网页URL发送请求，并获取网页源代码。解析模块是对网页源代码的解析，去除源代码中的JS脚本标签，CSS代码、HTML标签等内容，并将解析后的数据下载下来。资源库则是用来存放从网络上抓取下来的数据资源。并进行JS拼接，使用Scrapy模块进行解析，Scrapy模块是Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和Web抓取框架，用于抓取Web站点并从页面中提取结构化的数据。

Scrapy使用了Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，并且包含了各种中间件接口。引擎（Scrapy
Engine），用来处理整个系统的数据流处理，触发事务。然后存储到Mysql数据库。

2 数据预处理

从网页采集下来的文本数据，存在较多的脏数据，需要进行一系列的数据预处理，主要工作有数据清洗、中文分词、去除停用词等。从腾讯新闻网抓取的新闻评论数据存在较多的干扰信息，比如重复冗余评论，存在HTML标签的评论，带有表情的评论等。从Web采集下来的新闻评论数据并不干净，使用Python正则表达式的方法re.sub（）匹配去除，通过正则表达式查找匹配HTML标签，并将HTML标签替换成空字符串。

中文分词是中文文本挖掘和信息处理的基础环节，“结巴”分词是Python社区开源的分词项目。经过它分词后的数据还有很多干扰项，在中文文本中，会存在着这样一些词汇，使用频率虽然极高，但是本身却没有意义如：“在”“的”“万一”等以一些中文标点符号和键盘符号如：“？”“！”等，这些词汇本身没有什么实际意义，使文本的相似度增加，也增加了文本挖掘的难度。本文从网络上搜集了2
630个常用的停用词，将其加载到“结巴”分词的停用词库中，在分词时过滤掉评论数据中的停用词，排除语料库中的干扰项，同时也能够提高中文分词的准确性。

3 评论数据挖掘分析

将评论数据转化为向量模型，然后从聚类分析，情感分析和可视化分析3个方面对评论数据进行分析和挖掘。

文章使用向量空间模型来描述文本的特征。过滤了停用词后的中文分词词汇作为新闻评论的特征项词汇，使用TF-
IDF算法对特征词进行权重计算，TF为“词频”，IDF为“逆文档频率”，这个值相乘，就得到了一个词的TF-IDF值。TF-
IDF值反映了一个词在文本中的重要性。评论数据经过数据清洗，中文分词，过滤停用词、处理后，使用Python中sklearn模块的TfidfTransformer、CountVectorizer方法计算TF-
IDF权重，转化为向量空间模型。之后就对数据进行分析与挖掘。

评论数据属于非结构化数据，数据本身是不带有属性和标签的，因此选择采用K-
Means聚类算法进行聚类分析，K-means算法属于无监督学习，初始k的选取至关重要。

使用肘部法则解决此问题，肘部法则会将不同k值的成本函数画出来，当k值增大时，平均畸变程度的改善效果会不断降低。k值增大过程中，会存在一个点，在这个点之前畸变程度的改善效果下降幅度最大，在这个点之后，畸变程度的改善效果下降趋于平稳，这个点对应的k值就是肘部。对有关“造谣伊利董事长‘失联”的53
982条新闻评论做了聚类分析，通过分析以及观察数据，最后得出了7种网民的观点，7种观点如下：

1）聚类类别1，评论条数6 774，百分比12.55%，说明：希望造谣者得到严惩。

2）聚类类别2，评论条数4 159，百分比7.70%，说明：呼吁不信谣，不传谣。

3）聚类类别3，评论条数7 524，百分比13.94%，说明：支持出台网络监管政策，创造良好的网络环境。

4）聚类类别4，评论条数4 817，百分比8.92%，说明：部分媒体为了吸引眼球，不计后果。

5）聚类类别5，评论条数5 276，百分比9.77%，说明：大家对信息要有辨别真假的能力，不要被利用。

6）聚类类别6，评论条数22 731，百分比42.11%，说明：刘成昆之流通过小说映射诽谤伊利，造成社会影响。

7）聚类类别7，评论条数2 701，百分比5.00%，说明：该事件对伊利经营造成损失，股价受到波动；总评论条数53
982。通过聚类分析，大多数网民对“造谣伊利董事长‘失联”事件的持积极态度，其中约56%的网民认为该造谣者和部分媒体为了流量，不计后果，对受害者和社会都产生了很大影响，约13%的网民希望造谣者能够得到法律严惩，7.7%的网友呼吁大家不信谣不传谣，9.7%的网民认为民众要能辨别真假信息，不要被牵鼻子带着走，同时还有约14%的网民希望能出台网络管理政策，给大家良好的网络环境。

为了更好地显示分析结果，调用百度API和Python的Wordcould模块来采用分析词云可视化图与热力图可视化方法去侧面分析评论。关键词统计、词云可视化可以反映出网民们最关心的是哪些方面，词云可视化得知，对这一事件，网民们提到更多的是“谣言”“网络”“法治”“媒体”等这类词汇，说明网民们对造谣者和部分媒体人的谴责，对谣言的抵制，对良好网络环境的期盼。

而热力图来展现网民们对新闻关注的地域性分布。能反映出哪些地点的网民对这一新闻事件比较关心。热力图分析得知，关注这一热点新闻的网民主要聚集中东部尤其是华北平原地区，因为网络的普及，网络热点事件的传播也越来越迅速，人们对热点事件的参与度也越来越高，同时内蒙古地区也有一部分网友，说明对网民对本地的产业的关注度也在逐步提高。

4 结论

文章使用数据挖掘技术对“造谣伊利董事长失联”这一热点新闻评论做了分析。首先使用Python网络爬虫技术从新闻评论页面抓取网民们的评论数据，对数据进行清洗和中文分词，去除数据中停用词，使用TF-
IDF方法对预处理后的数据建立向量模型，使用聚类算法来对数据进行聚类。

通过聚类分析后知大多数网民认为该事件对伊利、网络环境和社会造成了很大影响，希望诽谤者得到严惩。采用Python专为中文文本设计的Snownlp模块对数据进行情感分析网民情绪，可以看出大多数网民这一事件持积极态度。词云图分析可知，网民对网络环境的美好期盼。热力图分析可知，中东部地区和产源地的人们更关注新闻事件的发展。

参考文献

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[2]栾文娟.BBS准实时舆情监测技术研究与实现[D].武汉：华中科技大学，2012.

[3]张立.基于新闻评论数据的Kmeans聚类算法的研究[D].太原：太原理工大学，2010.

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[5]张莹.在线新闻评论的情感分析研究[D].天津：南开大学，2013.

标签：网民,python,Snownlp,Python,评论,聚类,数据,分词
来源： https://blog.csdn.net/qq_27851579/article/details/118335509