迟来的《少年的你》短评情感分析

背景

《少年的你》的票房最终定格在15.5亿，从票房上看，这部电影在大陆制作的青春剧中比较成功，演员：易烊千玺+周冬雨，当然会引起一些流量效应，但是许多演员对这部电影的剧情、演员的演技评价颇好，包括自己的姐姐也非常喜欢；但与此同时它也陷入了抄袭东野圭吾的《白夜行》和《嫌疑人X的献身》的热议，引起许多原著粉丝的不满。

下面就利用逻辑回归（LogisticRegression）对《少年的你》的一些短评进行情感分析，看一看已经观影的人对这部电影的评价如何。

获取数据

数据是从豆瓣电影——《少年的你》短评上获取的。

虽说图中显示的有220200条短评，我却只爬取到600条，但当作一个小的数据集样本用来分析也是足够的。

爬虫过程并不难，requesets+Beautifulsoup即可，不再过多概述。

数据处理

需要的库和工具

import pandas as pd
import jieba
import re

工具：jupyter notebook

数据整理

数据读取如下图

数据内容：名字，短评，评价

由于爬取的短评内容分为500个样本和100个样本，所以需要先将两个数据集整合成一个数据集——利用pandas的merge方法即可。

在rating这一列中，数据还是列表格式，可观性也比较差，很容易能够推断出评分10-50为五个等级，也就是我们在网页上看到的几星评价，为了分析便利，可以写一个函数将rating分为1-5五个等级。

def rating(e):if '50' in e:return 5elif '40' in e:return 4elif '30' in e:return 3elif '20' in e:return 2else:return 1
data['new_rating'] = data['rating'].map(rating)
data.head()

运行后数据如下图

那么问题又来了，对于评价只有好评和坏差评之分，可是rating有五个等级怎么办呢？可以先将三星评价删去，因为这些评价大概率为中性评价，然后将四星和五星定为好评，用1表示；再将一星和二星定位差评，用-1表示。

new_data = data[data['new_rating']!=3]
new_data['sentiment'] = new_data['new_rating'].apply(lambda x : +1 if x>3 else -1)
new_data

样本只剩下557个，说明有43个三星中性评价被删去。

好评和差评的比率大约为3.5：1，可以看出喜欢这部电影的人还是比较多的但是样本也出现了样本不均衡的问题，这会对后期建模有一定的影响。

怎么判定一句短评是好还是差？

我喜欢你	我讨厌你
喜欢	讨厌

不就可以根据一句话中的一些单词进行判断嘛，所以下一步用jieba库对每一条短评进行分词。

在分词前我们可以先分析一下文本，里面会有许多对情感分析没有影响的内容，比如数字和字母，所以分词时可以将其剔除。

#分词
def cut_word(text):text = jieba.cut(str(text),cut_all=False)return ' '.join(text)
new_data['new_short'] = new_data['short'].apply(cut_word)
#剔除数字
def remove_num(new_short):return re.sub(r'\d+','',new_short)
#剔除字母
def remove_word(new_short):return re.sub(r'[a-z]+','',new_short)
new_data['new_short'] = new_data['new_short'].apply(remove_num)
new_data['new_short'] = new_data['new_short'].apply(remove_word)

分词效果如下

可以发现图中有许多带有个人情感的单词。

逻辑回归建模

需要的库

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np
from pandas import DataFrame

分析与建模

第一步需要对分析好的数据进行数据划分，分为训练集和测试集；

train_data,test_data = train_test_split(new_data,train_size = 0.8,random_state = 0)
#文本提取
transfer = CountVectorizer()
train_word = transfer.fit_transform(train_data['new_short'])
test_word = transfer.transform(test_data['new_short'])
#稀疏矩阵
print('new_data:\n',train_word.toarray())
#特征值
print('feature_name:\n',transfer.get_feature_names())

第二步对分词后的文本进行特征值提取，可以生成一个对应的稀疏矩阵，并且得到稀疏矩阵对应的特征值第三步利用逻辑回归建模，即让训练集中的特征值和目标值进行拟合，从而生成一个模型。

x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(new_data['new_short'],new_data['sentiment'],train_size = 0.8,random_state = 0)
x_train = train_word
x_test = test_word
model = LogisticRegression()
model.fit(x_train,y_train)
y_predict = model.predict(x_test)
print('布尔比对:\n',y_predict==y_test)
score = model.score(x_test,y_test)
print('模型准确率:\n',score)

得出预测结果和模型准确率如下模型准确率为85.7%，建模效果一般。

我们可以从测试集文本中挑选出一些例子进行验证，观察一下情感分析是否正确。

example = test_data[50:55]
example[['short','new_rating','sentiment']]

如果想要观察完整短评，可以写一个迭代器，将短评完整输出，不过在图中我们就可以看出这些短评的语意是如何的，比如第三个涉及抄袭，所以对应sentiment为-1。

通过逻辑回归的predict_proba可以获得一个评价为好评的概率，也就是概率越接近于1，这条短评越可能是好评，同理短评为差评的概率接近于0。

possibility = model.predict_proba(test_word)[:,1]
test_data.loc[:,'possibility'] = possibility

通过索引能够得到对《少年的你》评价最好的五条和最差的五条。

同样迭代可查看完整短评，可以看到好评Top5写的都比较多，也比较走心，大部分是在说这部电影反射出的社会问题——校园霸凌；而差评Top5都意在指出这部电影是在抄袭，引起了许多人的不满。

上图为在短评中出现次数较多的单词：

(演技青春少年希望喜欢)——这些词应该是出至于一些好评，属于正面词汇，可以影响评价夹带着的情感。

(欺凌保护校园霸凌暴力)——这些词语是陈述电影背景的词语，虽然有些带有负面情感，但还需根据短评句子的语意才能判断好差之分。

(抄袭)——这个单词出现67次，而sentiment为-1的短评一共才有122个，所以带有抄袭字样的评价大概率皆为差评。

总结

一部票房可以达到15.5亿的电影，一定有它的独到之处，不论是演员阵容、演技亦或者是背景题材，但是一部确定抄袭的电影注定不会成为一部好电影，作为一个路人，对《少年的你》是否抄袭不能做出判断，但我认为这部剧也算的上是大陆青春剧的一个突破。