浅谈影评情感分析数据集的构建

前段时间国庆，回家休息了几天，每天熬夜玩手机，整个人算是有点颓废了。回来工作之后，渐渐地又过上了有规律的生活，说到底，还是自制力不够呀！本想着国庆的时候好好分析下影评数据，结果只是跑了个模型，其他啥也没干成，想想就真的有点浪费时间了。人生苦短，转眼间很多熟悉的人都结婚了，而自己却终究还是过不去那个坎。不过现在无所谓了，压力不是很大，抓紧时间不断学习和总结才是王道。言归正传，在国庆前，针对豆瓣的电影评论数据做了一个比较简单的情感分析，效果不是很好，最近又进行了进一步尝试，发现了一点点关于情感分析数据集的小门道，这里简单的总结下，后续做文本分析，或许还可以使用上。

往期回首

在9月底的时候，写了一篇有关情感分析的文章 豆瓣电影短评数据情感分析Baseline ，文章采用的数据集比较粗糙，笔者最开始采集的电影评论数据有4428475条，去掉RATING为NaN的数据之后，还剩4166704条。当时看着这416万数据，确实有点棘手，毕竟没有很好的服务器去跑模型。为此，做了一些数据清洗和过滤操作，包括长度过长、去重等操作，最后剩下了3582251条。评论中自带用户对电影的评分，分值为为1-5星（1-很差，2-较差，3-还行，4-推荐，5-力荐），所以最后笔者将评论划分为了三个：1-2星为消极negative（700572条），3星为正常neutral（1215485条），4-5星为正向positive（1666194条）。最后笔者也没有对数据进行采样，直接采用MNB进行多分类，最后各个class的平均precision和recall都接近0.6。效果不能说好，但也不能说非常差，毕竟也超过了0.5了。

国庆节当天在车上，思来想去，没理由这么差，回去之后仔细看了看数据集，发现数据集的区分度不是很好，主要的原因还是在于评分在2星、3星、4星的数据，很多意思口吻相近的数据，评分却不尽相同，比如

1. “搞笑片哈哈哈哈哈哈哈哈哈”评分为2星，
2. “好搞笑哈哈哈哈哈”评分是3星
3. “很搞笑哈哈哈” 评分4星

仔细查阅了下，这种数据不只是上面这一种形式，当然还存在其他类型的，该怎么来做呢？

数据新探索

首先表示下，因为是自己构建数据集，当然想要弄一份比较好、数据质量高点的，那么什么才算质量高呢？坊间有这样一句话，“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”。也就是说，即使算法再不济，数据质量上去了，算法得到的结果都不会很差。有了这个念头，也就不管那么多了，首先在类别不调整的情况下，将1星归为negative，3星归为neutral，5星归为positive。如此之下，数据的区分度算是上去了。使用MNB训练之后，得到的结果差不多在0.68左右，效果比之前的0.6好了点，不过数据还是不纯，区分度不明显，主要在于3星的数据里面，有的倾向于negative，有的倾向于positive，这也就导致了模型训练之后，效果不佳。此时的数据量各个class的数据量差别还比较大，negative的24w，positive的51w，neutral的有117万，差距太大了。

考虑到后续要在自己单机上构建深度学习模型，所以在提高数据质量的同时，也要将数据量给降下去。说白了，就是以数量换取质量的意思，数据再多，杂乱无章也不是什么好事，如果有一份质量较高的数据，即使数据量降下来了，也还是说得过去的，何况数据量本来就比较多。再三思考之后，笔者做了最极端的做法，原本是三分类，直接改成了二分类，negative选择的是1星评论，positive选择的是5星评论。如此以来，区分度肯定是上去了。结果如何呢，接下来来看看结果。

探索下的结果

上面的都是想法，目的就是使得数据集各个类的区分度更加明显。有了这种想法之后，笔者就进行了进一步的验证。1星数据244912条，5星数据517218条，两倍多的差距，对于二分类来说数据集呈现出类别不均衡现象。所以，笔者进一步构建了训练集和测试机，训练集正负样本各220000条，测试集正负样本各24912条。之前取全部数据分3类跑MNB需要30min，去掉2星和4星的跑MNB需要16min左右，现在训练集44万数据，交叉验证训练时间大概5min不到，结果如下：

                precision    recall  f1-score   support

          -1       0.86      0.88      0.87     22073
           1       0.88      0.85      0.87     21927

    accuracy                           0.87     44000
   macro avg       0.87      0.87      0.87     44000
weighted avg       0.87      0.87      0.87     44000

CPU times: user 56.4 ms, sys: 2.12 ms, total: 58.6 ms
Wall time: 60.5 ms

对于测试集，预测结果也很不错，如下，平均都达到0.86，说明测试集与训练集的分布大致一样。

                precision    recall  f1-score   support

          -1       0.85      0.88      0.87     24912
           1       0.88      0.85      0.86     24912

    accuracy                           0.86     49824
   macro avg       0.86      0.86      0.86     49824
weighted avg       0.86      0.86      0.86     49824

这只是一个开始，简单的模型，未加任何参数调优过程，单纯是为了构造数据集。有这样的结果，确实挺满意的，后续对于中文文本分类的研究数据算是不用愁了吧！

结束语

笔者写这篇文章，主要是记录下自己构建数据的过程。实践证明，数据量并不是越多就越好，而是数据各个类别的区分度越高越好。数据量的增加对于模型来说，无疑是锦上添花，可以使模型的泛化能力得到很好的提升，但是区分度对于模型的精度来说也是至关重要，如果添加了一份比较杂乱无章的数据，还不如没有呢。OK，既然数据已经备好了，后续做模型也就省事了，虽然讲多分类变成了二分类，但整体上来说可行性还是可以的，都是个人实践，少个label也不是什么不可以的事情。关于情感分析，笔者会继续采用不同的算法进行剖析，后续也会将其做成服务，就当做是自己的一种实践方式吧！如有需要数据的，请关注[斗码小院]公众号，后台回复【情感分析数据集】即可。

References

1. 豆瓣影评数据集： http://moviedata.csuldw.com
2. http://www.csuldw.com
3. https://scikit-learn.org