So schreiben Sie ein intelligentes Textklassifizierungssystem basierend auf einer Sentimentanalyse mit Java

Mit der Entwicklung des Internets und der sozialen Medien generieren Menschen weiterhin eine Vielzahl von Textdaten. Das Extrahieren nützlicher Informationen aus riesigen Textdaten ist zu einem dringenden Problem geworden, das gelöst werden muss. Die Stimmungsanalyse als Textklassifizierungstechnologie kann uns dabei helfen, Texte automatisch zu klassifizieren und die emotionalen Informationen des Textes zu extrahieren. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie mit Java ein intelligentes Textklassifizierungssystem basierend auf der Stimmungsanalyse schreiben.

1. Daten beschaffen

Zuerst müssen wir für die Stimmungsanalyse geeignete Daten aus dem Internet beschaffen. Im Allgemeinen können durch Crawler-Technologie große Mengen an Textdaten abgerufen werden. Diese Textdaten müssen vorverarbeitet werden, z. B. Wortsegmentierung, Entfernung von Stoppwörtern, Kennzeichnung von Wortarten usw. In diesem Artikel geht es nicht um Crawler und Vorverarbeitungstechnologie. Leser können sich zum Lernen auf andere verwandte Tutorials beziehen.

2. Trainingsmodell

Nachdem wir die verarbeiteten Textdaten erhalten haben, müssen wir diese Daten verwenden, um ein Stimmungsanalysemodell zu trainieren. Wir können Deep-Learning-Techniken wie Algorithmen wie Convolutional Neural Networks (CNN) oder Recurrent Neural Networks (RNN) verwenden. Es können auch traditionelle Techniken des maschinellen Lernens verwendet werden, wie etwa Naive Bayes, Support Vector Machine (SVM) und andere Algorithmen. In diesem Artikel wählen wir den Naive Bayes-Algorithmus.

Der Naive Bayes-Algorithmus ist ein Klassifizierungsalgorithmus, der auf Wahrscheinlichkeitsstatistiken basiert. Dabei wird davon ausgegangen, dass alle Merkmale unabhängig voneinander sind und dass jedes Merkmal den gleichen Einfluss auf die Klassifizierung hat (d. h. es wird die Naive-Bayes-Annahme dargestellt). Wir können Javas Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen Weka verwenden, um das Training des Naive Bayes-Algorithmus zu implementieren.

Das Folgende ist eine einfache Java-Code-Implementierung:

// 加载训练数据
DataSource source = new DataSource("train.arff");
Instances train = source.getDataSet();
train.setClassIndex(train.numAttributes()-1);

// 构建模型
BayesNet classifier = new BayesNet();
classifier.buildClassifier(train);

// 保存模型
ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(
new FileOutputStream("model.bin"));
oos.writeObject(classifier);
oos.flush();
oos.close();

Im obigen Code verwenden wir zuerst die DataSource-Klasse von Weka, um Daten aus der Trainingsdatendatei zu laden, und verwenden dann die BayesNet-Klasse, um ein naives Bayes-Modell zu erstellen. Speichern Sie das Modell abschließend zur späteren Verwendung in einer Datei.

3. Neue Texte klassifizieren

Nachdem wir das Training des Modells abgeschlossen haben, können wir das Modell verwenden, um neue Texte zu klassifizieren und eine Stimmungsanalyse durchzuführen. Das Folgende ist eine einfache Java-Code-Implementierung:

// 加载模型
ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(
new FileInputStream("model.bin"));
BayesNet classifier = (BayesNet) ois.readObject();

// 构建待分类的实例
Instance instance = new DenseInstance(2);
instance.setValue(0, "这个电影真是太好看了！");
instance.setValue(1, "正片太赞，恶评都是骗点击的！");

// 进行分类
double label = classifier.classifyInstance(instance);
System.out.println("分类标签：" + train.classAttribute().value((int)label));

Im obigen Code verwenden wir zunächst die Deserialisierungstechnologie von Java, um das Modell aus der Modelldatei zu laden, und erstellen dann die zu klassifizierende Instanz. Beachten Sie, dass die zu klassifizierenden Instanzen die gleiche Attributstruktur wie die Trainingsdaten haben müssen, sonst kommt es zu Fehlern. Abschließend wird das Modell zur Klassifizierung verwendet und die Klassifizierungsergebnisse ausgegeben.

4. In eine Webanwendung integrieren

Wenn Sie das Stimmungsanalysemodell in eine Webanwendung integrieren möchten, müssen Sie den oben genannten Code in eine API kapseln und eine Webschnittstelle bereitstellen, damit andere Programme ihn verwenden können.

Java bietet viele Netzwerkprogrammierbibliotheken, wie zum Beispiel: Servlet, JAX-RS, Spark usw. In diesem Artikel entscheiden wir uns für die Verwendung der von Spring Boot und Spring Web bereitgestellten Technologie, um schnell eine vollständige Webanwendung zu erstellen.

Zuerst müssen wir das Maven-Plug-in von Spring Boot verwenden, um das Grundgerüst einer Webanwendung zu generieren. Der Befehl lautet wie folgt:

mvn archetype:generate -DgroupId=com.example -DartifactId=myproject -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

Integrieren Sie dann das zuvor erwähnte Stimmungsanalysemodell in die Webanwendung. Das Folgende ist eine einfache Java-Code-Implementierung:

@RestController
public class SentimentAnalysisController {

  private BayesNet classifier;

  public SentimentAnalysisController() {
    // 加载模型
    try {
      ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(
        new FileInputStream("model.bin"));
      classifier = (BayesNet) ois.readObject();
      ois.close();
    } catch (IOException | ClassNotFoundException e) {
      e.printStackTrace();
    }
  }

  @PostMapping("/predict")
  public String predict(@RequestBody Map<String, String> reqBody) {
    String text = reqBody.get("text"); // 获取待分类的文本
    Instance instance = createInstance(text); // 构建待分类的实例
    double label = classifier.classifyInstance(instance); // 进行分类
    return train.classAttribute().value((int)label); // 返回分类结果
  }

  private Instance createInstance(String text) {
    Instance instance = new DenseInstance(1);
    instance.setValue(0, text);
    instance.setDataset(new Instances(createAttributes(), 1));
    return instance;
  }

  private Instances createAttributes() {
    FastVector attributes = new FastVector();
    attributes.addElement(new Attribute("text", (FastVector) null));
    attributes.addElement(new Attribute("class", createClasses()));
    Instances instances = new Instances("data", attributes, 0);
    instances.setClassIndex(1);
    return instances;
  }

  private FastVector createClasses() {
    FastVector classes = new FastVector();
    classes.addElement("positive");
    classes.addElement("negative");
    return classes;
  }

}

Im obigen Code laden wir zunächst das Stimmungsanalysemodell in den Konstruktor der Klasse. Definieren Sie dann einen Handler für HTTP-POST-Anfragen, um den zu klassifizierenden Text zu empfangen und die Klassifizierungsergebnisse zurückzugeben. Im Prozessor erstellen wir zunächst die zu klassifizierende Instanz, verwenden dann das Modell zur Klassifizierung und geben schließlich das Klassifizierungsergebnis zurück.

5. Bereitstellung und Testen

Nachdem wir die Implementierung des obigen Codes abgeschlossen haben, können wir ihn mit Maven in ein ausführbares Jar-Paket packen und auf dem Server ausführen. Beispielsweise können wir die Webanwendung mit dem folgenden Befehl auf unserem lokalen Computer ausführen:

mvn package
java -jar target/myproject-1.0-SNAPSHOT.jar

Anschließend können wir mit einem Tool wie Postman oder Curl eine HTTP-POST-Anfrage an die Webanwendung senden, um sie zu testen. Beispielsweise können wir die Webanwendung mit dem folgenden Befehl testen:

curl --request POST 
  --url http://localhost:8080/predict 
  --header 'content-type: application/json' 
  --data '{"text": "这个电影真是太好看了！"}'

Beachten Sie, dass wir localhost:8080 im obigen Befehl durch die IP-Adresse und Portnummer des Servers ersetzen müssen.

6. Zusammenfassung

In diesem Artikel haben wir vorgestellt, wie man mit Java ein intelligentes Textklassifizierungssystem basierend auf der Stimmungsanalyse schreibt. Wir erklärten zunächst, wie man für die Stimmungsanalyse geeignete Textdaten erhält und den Naive-Bayes-Algorithmus für das Modelltraining verwendet. Anschließend demonstrieren wir, wie das trainierte Modell zur Klassifizierung und Sentimentanalyse von neuem Text verwendet wird. Schließlich haben wir das Modell in eine Webanwendung integriert und einen Handler für HTTP-POST-Anfragen zum Testen bereitgestellt. Bei diesem Programm handelt es sich lediglich um ein Grundgerüst, das der Leser nach seinen eigenen Bedürfnissen erweitern kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo schreiben Sie ein intelligentes Textklassifizierungssystem basierend auf einer Sentimentanalyse mit Java. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!