Python——实现微博评论情绪分析（生成情绪时空分布地图（pyecharts））

情绪理解是文本处理里最常见任务之一。现提供一个五类情绪字典(由情绪词组成，5个文件，人工标注)，实现一个情绪分析工具，并利用该工具对10000条新浪微博进行测试和分析(一行一条微博)。微博数据见课程中心weibo.txt，字典数据见公开数据中的emotion lexicon
(https://doi.org/10.6084/m9.figshare.12163569.v2)。请按要求用函数进行功能封装，并在main中调用测试，鼓励尝试不同方式的可视化。
1. 实现一个函数，对微博数据进行清洗，去除噪声(如url等)，过滤停用词。注意分词的 
时候应该将情绪词典加入Jieba的自定义词典，以提高这些情绪词的识别能力。
2.实现两个函数，实现一条微博的情绪分析，返其情绪向量或情绪值。目前有两种方法，一是认为一条微博的情绪是混合的，即一共有n个情绪词，如果joy有n1个，则joy的比例是 n1/n;二是认为一条微博的情绪是唯一的，即n个情绪词里，anger的情绪词最多，则该微博的情绪应该为anqrv。注意，这里要求用闭包实现，尤其是要利用闭包实现一次加载情绪词典且局部变量持久化的特点。同时，也要注意考虑一些特别的情况，如无情绪词出现，不同情绪的情绪词出现数目一样等，并予以处理(如定义为无情绪，便于在后面的分析中去除)。
3、微博中包含时间，可以讨论不同时间情绪比例的变化趋势，实现一个函数，可以通过参数来控制并返回对应情绪的时间模式，如joy的小时模式，sadness的周模式等。
4.微博中包含空间，可可以讨论情绪的空间分布，实现一个函数，可以通过参数来控制并返回对应情绪的空间分布，即围绕某个中心点，随着半径增加该情绪所占比例的变化，中心点可默认值可以是城市的中心位置。
5. (附加)讨论字典方法进行情绪理解的优缺点，有无可能进一步扩充字典来提高情绪识别的准确率?
6. (附加)可否对情绪的时间和空间分布进行可视化?(如通过matplotlib绘制曲线，或者用pyecharts(注意版本的兼容性)在地图上标注不同的情绪)
7.(附加)思考情绪时空模式的管理意义?

目录

 一、源代码

二、功能实现

1.评论清洗

2.对每条评论的情绪、地理位置、时间进⾏标准

3.情绪的时间模式

4.围绕中⼼点的情绪⽐例

5.在北京地图上进⾏情绪点的可视化 

三、⼀些思考

1.字典⽅法进⾏情绪理解的优缺点

2.情绪时空模式的管理意义

四、参考⽂章

 一、源代码

import jieba
import matplotlib.pyplot as plt
import re
import easygui as g

from pyecharts.charts import Geo
from pyecharts import options as opts
from pyecharts.globals import GeoType


def Emo_list():
    '''这是将存储情绪词的文件路径变成列表'''
    path1 = "D:/学习文件/大三上/现代程序设计/第二次作业/emotion_lexicon/anger.txt"
    path2 = "D:/学习文件/大三上/现代程序设计/第二次作业/emotion_lexicon/disgust.txt"
    path3 = "D:/学习文件/大三上/现代程序设计/第二次作业/emotion_lexicon/fear.txt"
    path4 = "D:/学习文件/大三上/现代程序设计/第二次作业/emotion_lexicon/joy.txt"
    path5 = "D:/学习文件/大三上/现代程序设计/第二次作业/emotion_lexicon/sadness.txt"
    emotion_path = [path1,path2,path3,path4,path5]
    
    return emotion_path


def add_word(emotion_path):
    '''这是将情绪词加入jieba库，增加分词的可信力'''
    for i in emotion_path:
        jieba.load_userdict(i)
    
    
def Read_txt():
    '''读入微博评论，按行存入列表'''
    with open("D:\学习文件\大三上\现代程序设计\第二次作业\weibo1.txt",'r',encoding='utf-8') as f:
        comments = f.read().splitlines()
        
    return comments


def Clean_txt(comments):
    '''这是对微博评论进行清洗，去除一些无意义的数据'''
    #path是提前定义的，清洗后评论文件存放的地址
    path = "D:/学习文件/大三上/现代程序设计/第二次作业/after_clean3.txt"   
    for com in comments:  #对评论列表进行遍历
        com = re.sub(r"(回复)?(//)?\s*@\S*?\s*(:| |$)", " ", com)  # 去除正文中的@和回复/转发中的用户名
        com = re.sub(r"\[\S+\]", "", com)      # 去除表情符号
        # com = re.sub(r"#\S+#", "", com)      # 保留话题内容
        URL_REGEX = re.compile(
            r'(?i)\b((?:https?://|www\d{0,3}[.]|[a-z0-9.\-]+[.][a-z]{2,4}/)(?:[^\s()<>]+|\(([^\s()<>]+|(\([^\s()<>]+\)))*\))+(?:\(([^\s()<>]+|(\([^\s()<>]+\)))*\)|[^\s`!()\[\]{};:\'".,<>?«»“”‘’]))',re.IGNORECASE)
        com = re.sub(URL_REGEX, "", com)       # 去除网址
        com = com.replace("我在:", "")       # 去除无意义的词语
        com = com.replace("我在这里:","")
        com = re.sub(r"\s+", " ", com) # 合并正文中过多的空格
        #将每一行清洗后评论写入path路径
        after_clean = open(path,'a',encoding='utf-8')
        after_clean.write(com+'\n')
    
    return path
      
 
def Label_comment(path,emotion_path):
    '''提取出每条评论的情绪、时间、地点。其中使用了闭包函数'''
    emotions_list = []  #一个二维列表
    for i in range(5):
        with open(emotion_path[i],'r',encoding='utf-8') as f:
            x= f.read().splitlines() #按行分词将文件变成列表
        emotions_list.append(x)  
    #Cut()为内嵌函数
    def Cut():
        nonlocal emotions_list  #将之前生成了情绪列表传入
        nonlocal path  #将清洗好的评论文件路径传入
        #按path路径读入清洗后的评论文件
        with open(path,'r',encoding='utf-8') as f:
            comments = f.read().splitlines() 
        location = []   #存放经纬度列表
        time = []       #存放时间的列表
        emotion = []    #存放情绪的列表
        for com in comments: #对评论进行遍历
            emo_dict = {'anger':0,'disgust':0,'fear':0,'joy':0 ,'sadness':0}  #对每条评论创建一个初始情绪字典
            t = com[-30:]  #时间为一条评论的后30个字符
            a = com.index(']')   #对‘]’进行定位
            l = com[1:a]    #l为储存经纬度
            
            time.append(t)  #往时间列表中加入t
            location.append(l)  #往经纬度列表中加入l
            sentence = com[a+1:-30]  #为评论的正文
            #print(sentence)
            words = jieba.lcut(sentence) #用jieba库进行分词
            #依次对其在不同情绪字典中进行判断
            for word in words:
                if word in emotions_list[0]:
                    emo_dict['anger'] += 1
                    
                elif word in emotions_list[1]:
                    emo_dict['disgust'] += 1
                    
                elif word in emotions_list[2]:
                    emo_dict['fear'] += 1
                    
                elif word in emotions_list[3]:
                    emo_dict['joy'] += 1
                    
                elif word in emotions_list[4]:
                    emo_dict['sadness'] += 1
                    
                else:
                    pass
            #找出字典中对应最大的值，所对应的键，作为该条评论情绪标签
            emotion.append(max(emo_dict,key = emo_dict.get))
            
        return emotion,location,time
    return Cut

 
def time_plot(emotion,time):
    '''通过参数来控制并返回对应情绪的时间模式，其中我们要选择情绪标签和时间周期两个参数'''
    #使用easygui库来实现Gui的可视化参数选择
    emo = g.buttonbox("选择一个要分析的情绪",choices = ('anger','disgust','fear','joy','sadness'))
    trend = g.buttonbox('选择分析的时间趋势',choices = ('hour','month','week'))
    n = len(emotion) #n = len(emotion) = len(location) = len(time)
    #对time中的数据进行进一步的切割
    weeks = [i[0:3] for i in time]
    months = [i[4:7] for i in time]
    hours = [i[11:13] for i in time]
    #创建星期字典
    week_dict = {'Mon':0,'Tue':0,'Wed':0,'Thu':0,'Fri':0,'Sat':0,'Sun':0}
    #创建月份字典
    month = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec']
    month_dict = {}
    month_dict = month_dict.fromkeys(month,0)
    #创建小时字典
    hour_dic = ['{:0>2d}'.format(i) for i in range(1,25)] #format的使用是为了两位对齐
    hour_dict = {}
    hour_dict = hour_dict.fromkeys(hour_dic,0)
    #根据所选trend参数来绘制不同的图形
    if trend == 'hour':
        for i in range(n):
            if emo == emotion[i] and hours[i] in hour_dic:  #emo为所选情绪参数
                hour_dict[hours[i]] += 1
        #由情绪字典绘图
        x = list(hour_dict.values())
        y = list(hour_dict.keys())
        plt.plot(y,x)
        plt.xlabel("hours")#横坐标名字
        plt.ylabel("times")#纵坐标名字
        plt.legend(loc = "best")#图例
        
    elif trend == 'month':
        for i in range(n):
            if emo == emotion[i] and months[i] in ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec']:  #emo为所选参数
                month_dict[months[i]] += 1
        #由情绪字典绘图
        x = list(month_dict.values())
        y = list(month_dict.keys())
        plt.plot(y,x)
        plt.xlabel("months")#横坐标名字
        plt.ylabel("times")#纵坐标名字
        plt.legend(loc = "best")#图例
        
    else:
        for i in range(n):
            if emo == emotion[i] and weeks[i] in ['Mon','Tue','Wed','Thu','Fri','Sat','Sun']:  #emo为所选参数
                month_dict[weeks[i]] +=1
        #由情绪字典绘图
        x = list(week_dict.values())
        y = list(week_dict.keys())
        plt.plot(y,x)
        plt.xlabel("weeks")#横坐标名字
        plt.ylabel("times")#纵坐标名字
        plt.legend(loc = "best")#图例



def Distance(location,emotion,limit):
    '''这是显示距离中心距离内的情绪占比图'''
    certen = [39.90,116.38] #定义北京*为中心
    #初始定义一个情绪字典
    emo_dict = {'anger':0,'disgust':0,'fear':0,'joy':0,'sadness':0}
    n = len(location)  #n = len(emotion) = len(location) = len(time)
    for i in range(n):
        a,b = location[i].split(',')
        a = eval(a);b = eval(b)  #a是维度，b是经度
        distance = ((a-certen[0])**2+(b-certen[1])**2)**0.5  #计算两点的直线距离
        if limit >= distance:  #距离需要小于等于限制值
            emo_dict[emotion[i]] += 1
    #由情绪字典绘制饼图
    label = list(emo_dict.keys())
    size = list(emo_dict.values())   
    plt.pie(size,labels=label,shadow=True)
            
    
def test_geo(emotion,location):
    '''在北京地图对情绪的空间分布进行可视化'''
    emo = {'sadness':5,'joy':15,'fear':25,'disgust':35,'anger':45}
    g = Geo()

    data_pair = []
    
    g.add_schema(maptype='北京')
    
    for k in range(len(emotion)):
        a,b = location[k].split(',')
        a = eval(a);b = eval(b)
        data_pair.append((emotion[k]+str(k),emo[emotion[k]]))  
        #print(type(address_list[k]))
        g.add_coordinate(emotion[k]+str(k),b,a)
            # 定义坐标对应的名称，添加到坐标库中 add_coordinate(name, lng, lat)
    # 将数据添加到地图上
    #print(data_pair)
    g.add('', data_pair, type_=GeoType.EFFECT_SCATTER, symbol_size=5)
    # 设置样式
    g.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False))
    # 自定义分段 color 可以用取色器取色
    
    pieces = [
        {'min': 1, 'max': 10, 'label': 'sadness', 'color': '#3700A4'},
        {'min': 10, 'max': 20, 'label': 'joy', 'color': '#81AE9F'},
        {'min': 20, 'max': 30, 'label': 'fear', 'color': '#E2C568'},
        {'min': 30, 'max': 40, 'label': 'disgust', 'color': '#FCF84D'},
        {'min': 40, 'max': 50, 'label': 'anger', 'color': '#DD0200'}
    ]
    #  is_piecewise 是否自定义分段， 变为true 才能生效
    g.set_global_opts(
        visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, pieces=pieces),
        title_opts=opts.TitleOpts(title="北京市-情绪分布地图"),
    )
    return g

            
            
def main():
    emotion_path = Emo_list()
    add_word(emotion_path) #给jieba库加词
    comments = Read_txt()
    path = Clean_txt(comments)
    #下面两行为闭包函数的调用
    f1 = Label_comment(path, emotion_path)
    emotion,location,time = f1()
    #time_plot(emotion,time)
    limit  = 1
    #limit = eval(input("请输入限制距离大小："))
    Distance(location,emotion,limit)
    #pyechars绘制北京地图
    test_geo(emotion,location)
    g.render('beijing.html')   # 渲染成html, 可用浏览器直接打开
            
if __name__ == '__main__':
    main()


        
        
        

二、功能实现

1.评论清洗

可以看到清洗之后的评论，少了很多url，还有⼀些重复⽤语。

2.对每条评论的情绪、地理位置、时间进⾏标准

 情绪列表

 时间列表

地点列表（经纬度）  

 

3.情绪的时间模式

在这⼀部分中，我采⽤了可视化 Gui 来进⾏情绪和时间周期的选择

如下图

 

 

 

4.围绕中⼼点的情绪⽐例

将距离限制设置为 1

                               

5.在北京地图上进⾏情绪点的可视化 

 

 

 

我们发现，该微博数据集数据主要分布在北京的主城区

三、⼀些思考

1.字典⽅法进⾏情绪理解的优缺点

 感觉单纯⽤分词对⼀句话进⾏分类会显得很单薄，中国⼈说话可能很委婉。同时，还有⼀些⼈正话反说，这会导致极⼤的误差

可以使⽤机器学习算法，对情绪字典中的词进⾏⾃动化扩充

2.情绪时空模式的管理意义

*可以对舆情进⾏管理，可以对某些事件进⾏舆论监督。

品牌营销时，可以⽤情绪词观察⺠众对该品牌的情绪。

四、参考⽂章

https://blog.csdn.net/itnerd/article/details/103507420

https://blog.csdn.net/qq_36759224/article/details/104364007

https://blog.csdn.net/weixin_46530492/article/details/120484162

https://blog.csdn.net/qq_45943022/article/details/117532851

https://pyecharts.org/#/zh-cn/intro

https://blog.csdn.net/qq_42420425/article/details/83313483

https://blog.csdn.net/pdcfighting/article/details/122227470