研究资讯 | 情感分析系列— Naive Bayes（朴素贝叶斯）

情感分析，也被称为态度挖掘，是人工智能NLP（自然语言处理）的一个子领域，旨在从文本中提取态度、评价、意见和情感。受客户互动迅速迁移到数字格式的启发，如电子邮件、聊天室、社交媒体帖子、评论、评论和调查，情感分析已成为组织必须执行的分析的一个组成部分，以了解他们在市场上的定位。情感分析并不是一个新概念，它始终是商业活动的一个重要组成部分，如客户关系管理和营销研究，这些活动促进了公司更好地了解他们的客户，从而进行发展和创新。目前情感分析的发展主要是由客户互动记录的可用性、可访问性以及处理这些数据的所需计算能力的增强而驱动。这种进步确实使得消费者群体也大为受益，包括竞选团队依靠人工智能—情感分析的工具，可以比以往任何时候都能更多地听取他们的选民的意见，来做宣传政策上的增改，以达到增加选票，互利惠民的效果。

情感分析的简单目标是区分单个句子的积极和消极程度。与其他NLP工作一样，我们通常会认为它是一个分类问题，当对精度要求很高时，它也可以被视为一个回归问题。情感分析过去是通过大量的劳动力来阅读和手动评估文本来完成的。这种方法成本很高，而且容易出现人为错误。为了使这一过程自动化，部分企业开始寻求先进的分析方法来解决这一问题。情感分析问题的挑战在于，人们对情感的极性和强度有不同的表达和解释。此外，单词和句子可以根据上下文有多种含义（被称为多义词）。虽然这些问题中的一些可以被缓解，但与其他分析任务一样，速度与性能之间，两者几乎总是需要有一个权衡。

在本系列文章中，我们会接续探讨四种这样的方法。1）朴素贝叶斯算法Naive Bayes，2）基于规则的情感分析器VADER，3）深度学习算法LSTM，以及4）自注意力机制模型Transformers。每种方法都有自己的优点和缺点，我们将简单地比较这些模型的基础版本，并认识到每一种方法都可以进行调整以提高性能，对它们进行相互之间的横向比较，以帮助决策何时应该选择一种方法，本篇将探讨1）Naive Bayes方法。

1. 贝叶斯定理

贝叶斯定理是一个计算条件概率的公式。通过已知概率计算未知的概率，比如我们记A 事件发生的概率是P(A)，B 事件发生的概率是P(B)，则P(A│B)表示观察到B事件发生时，A事件发生的概率，则其数学表达为：

例如：我们记P(A)为这个企业在上海的概率，P(B)为这个企业是人工智能企业的概率，那么P(A│B)就是已知一家企业是人工智能企业，它来自上海的概率。

P(A)就可以称为先验概率，再加上基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法：朴素贝叶斯分类法，通过特征计算分类的概率，选取概率大的情况，是基于概率论的一种机器学习分类（监督学习）方法，也叫做分类器。朴素贝叶斯算法可以用一句话来概括：贝叶斯定理+条件独立假设。条件独立假设指的是：在解决分类问题时，会选取很多数据特征，为了降低计算复杂度，假设数据各个维度的特征相互独立。

2. 流程步骤

下面将举例说明朴素贝叶斯方法的计算流程，A句 ‘I am happy because I am learning NLP, I am happy, not sad.’（我很高兴，因为我正在学习NLP，我很高兴，而不是悲伤）；B句：‘I am sad, I am not learning NLP, I am sad, not happy.’（ “我很难过，我没有学习NLP，我很难过，不开心”。）

步骤一：预处理

通过Lower（小写操作）将全部文本转化为小写；删除标点符号；删除停用词；规范化全句用词，以上步骤都属于数据预处理部分。

步骤二：创建字典

为了获得每个单词的概率统计信息，创建这些单词的字典，并以正面和负面计算每个单词的出现次数并计算他们出现的频率。

步骤三、训练

在朴素贝叶斯算法中，我们可以发现每个单词如何对情感产生影响，甚至量化这些影响的程度，正是通过正负两类单词出现的概率之比来计算。让我们举个例子。我们可以看到，“sad”一词出现的可能性在消极类别中比在积极类别中更大。因此，我们将通过公式找到每个单词的积极和消极概率之比，而经过大量的已标注的样本学习和训练之后，我们可以得到一整本字典厚度的每一个单词单独的条件概率。

步骤四、朴素贝叶斯方程

当我们训练好这样的全单词字典之后，我们只要把新获得的句子也全部经过前文这样的处理，得到我们训练成功的字典中每个单词出现的概率比的乘积。由于数据可能不平衡，并且可能导致特定类别的结果有偏差，因此我们将方程式与先验因子相乘（正面概率/负面概率）。