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1. 收集數(shù)據(jù)

1.1 爬取晉江文學(xué)城收藏排行榜前50頁的小說信息

獲取收藏榜前50頁的小說列表，第一頁網(wǎng)址為 ‘http://www.jjwxc.net/bookbase.php?fw0=0fbsj=0ycx0=0xx2=2mainview0=0sd0=0lx0=0fg0=0sortType=0isfinish=0collectiontypes=orssearchkeywords=page=1' , 第二頁網(wǎng)址中page=2，以此類推，直到第50頁中page=50。爬取每個小說的ID，小說名字，小說作者。將爬取到的信息存儲到晉江排行榜【按收藏數(shù)】.txt文件中。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import bs4
import re
import csv
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import jieba
import seaborn as sns
import xlrd
from xlutils.copy import copy
# 一些魔法命令，使得matplotlib畫圖時嵌入單元中而不是新開一個窗口
%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) # set default size of plots
plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest'
plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray'
%load_ext autoreload
%autoreload 2
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn import metrics
from sklearn.model_selection  import train_test_split

爬取小說基本信息 ，主要思路；
找到需要爬取的所有信息主體tbody；
分別找到每個信息對應(yīng)的小標(biāo)簽td(a)，數(shù)清楚在所有標(biāo)簽中的順序；
存進(jìn)txt文檔時按順序存儲。

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
for n in range(1,50):
    url = 'http://www.jjwxc.net/bookbase.php?fw0=0fbsj=0ycx0=0xx2=2mainview0=0sd0=0lx0=0fg0=0sortType=0isfinish=0collectiontypes=orssearchkeywords=page={}'.format(n)
    html = requests.get(url,headers=headers)
    html.encoding = html.apparent_encoding
    soup = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser')
    for tr in soup.find_all('tbody'):
            tds=tr('td')  
            a = tr('a') 
            count=0
            id=[]
            for u in tr.find_all('a'):
                    count=count+1
                    book_url=u.get('href') # 獲取小說主頁的url
                    p = re.compile(r'\d+')
                    book_id = p.findall(book_url)[0]  # 獲取小說ID
                    if(count%2==0):
                        id.append(book_id)
            for n in range(0,100):
                    with open('./data/晉江排行榜【按收藏數(shù)】.txt','a+',encoding='utf-8') as f:
                            print("{0}\t{1}\t{2}".format(id[n],a[n*2+1].string,a[n*2].string),file=f)  # 序號 書名 作者

1.2 查看爬蟲結(jié)果

分別查看前8部小說的ID和名字

# 查看收藏榜前8部小說的ID
with open('./data/晉江排行榜【按收藏數(shù)】.txt','r',encoding='utf-8',errors='ignore') as f:
    book_list = f.readlines()
    id_list = [item.split('\t')[0] for item in book_list]
print(id_list[:8])

# 查看收藏榜前8部小說的名字
name_list = [item.split('\t')[1] for item in book_list]
print(name_list[:8])

1.3 爬取每部小說的評論。

找到小說的評論區(qū)，第一部小說《天官賜福》的第一頁評論網(wǎng)址為 ‘http://www.jjwxc.net/comment.php?novelid=3200611huati=1' ,3200611是小說ID，1是評論頁數(shù)，這部小說第二頁網(wǎng)址為'http://www.jjwxc.net/comment.php?novelid=3200611huati=2' 。下一部小說《撒野》的ID是2956313，它的第一頁評論網(wǎng)址為'http://www.jjwxc.net/comment.php?novelid=2956313huati=1' ,以此類推，爬取所有小說的評論和打分。為了避免有一些小說評論數(shù)不夠多，自己設(shè)定每部小說只爬取5頁的評論。

爬取思路與爬取小說信息大致相同，不同的是將爬取到的信息存儲到xls文件中。

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
with open('./data/晉江排行榜【按收藏數(shù)】.txt','r',encoding='utf-8') as f:
            book_list = f.readlines()
            id_list = [item.split('\t')[0] for item in book_list]
for book_id in id_list:
    for page in range(1,6):
        url="http://www.jjwxc.net/comment.php?novelid={}huati=1page={}".format(book_id,page)
        html = requests.get(url,headers=headers)
        html.encoding = html.apparent_encoding
        soup = BeautifulSoup(html.text, 'html.parser')
        scores=[]
        comments=[]
        for item1 in soup.find_all('span',"coltext"):
            score=item1('span')
            scores.append(score[2].string)
        for item2 in soup.find_all('div',"readbody"):
            comment=item2('span')
            comments.append(comment[0].string)
        for i in range(0,len(comments)):
            excel = xlrd.open_workbook('./data/jjwxc1.xls')
            wb = copy(excel)
            w_sheet = wb.get_sheet(0)
            sheet = excel.sheets()[0]
            nrow = sheet.nrows # 文件行數(shù)
            w_sheet.write(nrow, 0, book_id)
            w_sheet.write(nrow, 1, comments[i])
            w_sheet.write(nrow, 2, scores[i])
            wb.save('./data/jjwxc1.xls')

2. 數(shù)據(jù)加載和預(yù)處理

預(yù)處理包括：

格式轉(zhuǎn)化；上一步將爬取信息存到了xls文件，將xls格式文件轉(zhuǎn)化為csv格式文件方便下一步加載。
數(shù)據(jù)去重；爬取過程中某些頁面爬取了多次，導(dǎo)致csv文件包含重復(fù)的行。
短評去重；對同一部小說，或者不同的小說，可能存在評論內(nèi)容相同的行。
添加情緒標(biāo)簽
去除停用詞和分詞
短評可視化

2.1 格式轉(zhuǎn)化

使用pandas模塊可以快速將xls文件轉(zhuǎn)換為.csv

# 格式轉(zhuǎn)化
ex=pd.read_excel("./data/jjwxc.xls")
ex.to_csv("./data/jjwxc.csv",encoding="gb18030")

# 加載評論
review = pd.read_csv("./data/jjwxc.csv",names=['ID','comment','score'],encoding='gb18030')

2.2 數(shù)據(jù)去重

去除重復(fù)的行

# 去重
review = review.drop_duplicates()

2.3 短評去重

去除評論相同的行

# 刪除評論內(nèi)容重復(fù)的行
review= review.drop_duplicates('comment')
review.shape

2.4 添加情緒標(biāo)簽

根據(jù)打分的分?jǐn)?shù)來添加情緒標(biāo)簽，觀察晉江文學(xué)城的打分機制發(fā)現(xiàn)，打分區(qū)間在[-2,2]內(nèi)，且打2分的人數(shù)占大多數(shù)，于是將分?jǐn)?shù)為2的評論看作是好評，情緒標(biāo)簽為1，而低于2分的看作是差評，情緒標(biāo)簽為0。

# 添加情緒標(biāo)簽
review['emotion'] = (review.score ==2) * 1

# 打亂順序
review = review.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
print(review.shape)

2.5 去除停用詞和分詞

短評內(nèi)容進(jìn)行分詞并去掉停用詞

def review_without_stop(review):
    # 打開停用詞文件
    with open("./data/emotion_stopwords.txt","r",encoding="utf-8") as f:
        stop_word = [x.strip() for x in f.readlines()] 
    all_stop_words = set(stop_word) # 刪除停用詞中重復(fù)的項
    # 短評中的非中文字符替換為''
    review = re.sub("[^\u4e00-\u9fa5]",'',review)
    # 去除全角空白字符
    review = review.replace("\u3000","") 
    # 分詞
    review = jieba.cut(review)
    # 過濾一個字的詞
    review = filter(lambda x: len(x)>1,review)
    # 去除停用詞
    review = filter(lambda x: x not in all_stop_words,review)
    return ' '.join(review)

# 自定義分詞字典
jieba.load_userdict("./data/emotion_userdict.txt")
review['cut_jieba'] = review.comment.apply(review_without_stop)

【注】停用詞和分詞文件需要自己定義

# 查看一些評論
review.head()

# 好評中一些評論包含“不想”，“不喜歡”
review[(review['cut_jieba'] == '不想')  (review['emotion'] == 1)]

review[(review['cut_jieba'] == '不喜歡')  (review['emotion'] == 1)]

# 好評中出現(xiàn)的消極情緒詞，去除這些評論
def change_negtive_like(cut_text):
    word_list = cut_text.split()
    if "不喜歡" in word_list:
        for i in range(len(word_list)):
            if word_list[i] == "不喜歡":
                word_list[i] = ""
        return " ".join(word_list)
    elif "不想" in word_list:
        for i in range(len(word_list)):
            if word_list[i] == "不想":
                word_list[i] = ""
        return " ".join(word_list)
    else:
        return cut_text

review.loc[review['emotion'] == 1,'cut_jieba'] = review[review['emotion'] == 1].cut_jieba.apply(change_negtive_like)

# 一些評論內(nèi)容為空，去除這些為空的評論
review = review[~(review['cut_jieba'] == '')]
review.shape

2.6 短評可視化

對所有短評進(jìn)行可視化

from wordcloud import WordCloud
from imageio import imread
mask = imread("./data/cloud.jpg")
font = './data/FZSTK.TTF'
wc = WordCloud(
    font_path= font,
    max_words=2000, # 設(shè)置最大現(xiàn)實的字?jǐn)?shù)
    max_font_size=250,# 設(shè)置字體最大值
    background_color = "white",
    random_state=30,
    mask = mask)
wc.generate(''.join(review['cut_jieba'])) # 生成詞云
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')

對emotion為1的短評進(jìn)行可視化

from wordcloud import WordCloud
from imageio import imread
mask = imread("./data/piggy.jpg")
font = './data/FZSTK.TTF'
wc1 = WordCloud(
    font_path= font,
    max_words=2000, # 設(shè)置最大現(xiàn)實的字?jǐn)?shù)
    max_font_size=300,# 設(shè)置字體最大值
    background_color = "white",
    random_state=30,
    mask = mask)
wc1.generate(''.join(review['cut_jieba'][review['emotion']==1]))
plt.imshow(wc1)
plt.axis('off')

對score為-2的短評進(jìn)行可視化

wc1.generate(''.join(review['cut_jieba'][review['score']==-2])) # 生成詞云
plt.imshow(wc1)
plt.axis('off')

【注】詞云和字體自己定義

3. 訓(xùn)練模型

3.1 建立訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集

由于已經(jīng)為分析準(zhǔn)備好了數(shù)據(jù)，所以現(xiàn)在需要將數(shù)據(jù)分成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集。將數(shù)據(jù)分成兩部分：75%的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和25%的測試數(shù)據(jù)。

x, y = review['cut_jieba'], review['emotion']
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.25)

print(x_train.shape)
print(y_train.shape)

print(x_test.shape)
print(y_test.shape)

3.2 特征提取

使用 sklearn 包中的 TfidfVectorizer 方法進(jìn)行特征提取。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf_vect = TfidfVectorizer(decode_error='ignore',
                             token_pattern=r"\b[^\d\W]\w+\b", # 剔除向量化結(jié)果中的數(shù)字
                             analyzer='word',
                             ngram_range=(2,4),
                            max_df = 0.8,
                            min_df = 3)
Xtrain = tfidf_vect.fit_transform(x_train)
Xtest = tfidf_vect.transform(x_test)

print(Xtrain.shape)
print(Xtest.shape)

3.3 用樸素貝葉斯完成中文文本分類器

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

review_classifier = MultinomialNB()
review_classifier.fit(Xtrain,y_train)

# 對測試集的樣本進(jìn)行預(yù)測
y_pred = review_classifier.predict(Xtest)
metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred) # 混淆矩陣

# 利用 sns 模塊查看測試值和預(yù)測值構(gòu)成的熱圖
colorMetrics = metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred)
sns.heatmap(colorMetrics,annot=True,fmt='d')

# 分類報告
# 給出每個類的準(zhǔn)確率，召回率和F值，以及這三個參數(shù)和宏平均值
print(metrics.classification_report(y_test,y_pred))

print(metrics.accuracy_score(y_test,y_pred))

from sklearn.model_selection import cross_val_score
score1 = cross_val_score(review_classifier,Xtrain,y_train,cv=10,scoring="accuracy").mean()
print(score1)

3.4 用邏輯回歸完成中文文本分類

from sklearn.linear_model import LogisticRegression  
LR_model = LogisticRegression(penalty='l2',max_iter=3000)  
LR_model.fit(Xtrain,y_train)

# 對測試集的樣本進(jìn)行預(yù)測
y_pred = LR_model.predict(Xtest)
metrics.confusion_matrix(y_test, y_pred) # 混淆矩陣

print(LR_model.score(Xtest,y_test))

# 給出每個類的準(zhǔn)確率，召回率和F值，以及這三個參數(shù)和宏平均值
print(metrics.classification_report(y_test,y_pred))

4. 結(jié)果分析

（1）詞云分析：

詞云1中最明顯的詞匯是“喜歡”；
詞云2中的詞匯與詞云1區(qū)別不大，因為所有短評中好評占大多數(shù)；
由差評生成的詞云3出現(xiàn)了“不好”、“一般”、“硬傷”等負(fù)面色彩的詞語。

（2）影響情感分析準(zhǔn)確性的原因：

獲取到的短評數(shù)量比較少；
由于小說中對主角討論比較多，一些小說角色名字會重復(fù)出現(xiàn)在短評內(nèi)，一定程度影響對評論的感情分析；
沒有刪除過于短小的評論；
分詞后中發(fā)現(xiàn)代表積極或消極情緒的詞匯往往不會成為單獨短評，而是和別的詞一起出現(xiàn)，對于查找差評中的積極詞匯和好評中的消極詞匯造成一定困難。
短評中出現(xiàn)明顯代表正面色彩和負(fù)面色彩的詞匯較少。

到此這篇關(guān)于爬取晉江文學(xué)城小說評論(情緒分析)的文章就介紹到這了,希望對你有所幫助,更多相關(guān)python爬取內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持腳本之家！

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標(biāo)簽：貴州雙鴨山日照克拉瑪依金華陽泉臨汾赤峰

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