使用NLTK进行数据的收集

本文是使用Python和NLTK（开源自然语言工具包）的情感分析系列的第二篇。在本文中，我们将查看NLTK提供的数据集，以及将文本语料库以进行分析的示例。

情绪分析系列的目标是使用Python和开源自然语言工具包(NLTK)构建一个库，该库扫描社区帖子的回复，并检测回复是否使用负面、敌对或其他不友好的语言。

要开始使用自然语言工具包(NLTK)这样的库，进行自然语言处理(NLP)，我们需要一些文本数据来开始探索。我们将查看NLTK提供的数据集，以及文本语料库以进行分析。

另外，我们还将探索Reddit API如何用于捕获NLP分析中有趣的评论数据。

NLTK数据集的分析

NLTK带来的一个便利是与工具包集成了丰富的数据集。您可以使用NLTK直接下载多个附加数据集。

让我们看一个包含在NLTK语料库中的数据集的例子，使用nltk.corpus.movie_reviews来查看数据。movie_reviews是来自IMDB的2,000个电影评论的集合，这些评论被标记为正面或负面评论。

如果要使用这些评论，首先要下载movie_reviews语料库。

import nltk nltk.download(movie_reviews) from nltk.corpus import movie_reviews

它只是一个文本文件的集合，其中包含了最初写在评论中的单词。

~/nltk_data/corpora/movie_reviews ├── README ├── neg │ ├── cv000_29416.txt │ ├── cv001_19502.txt │ … │ ├── cv997_5152.txt │ ├── cv998_15691.txt │ └── cv999_14636.txt └── pos ├── cv000_29590.txt ├── cv001_18431.txt ├── cv002_15918.txt ├── …

此标记数据集可用于机器学习应用程序。在积极或消极的评论中最常用的词语可以用于监督培训，这样你就可以根据从分析中建立的模型来探索新的数据集。

我们将在第二部分回到这个想法。确实有数据集在NLTK网站上，如亚马逊的产品评论，Twitter的社交媒体帖子，等等。

如果要使用NLTK语料库中的数据集以外的数据集，怎么办？

NLTK不附带Reddit语料库，所以让我们以它为例来说明如何自己收集一些NLP数据。

从Reddit收集NLP数据

假设我们想要进行NLP情绪分析。我们需要一个包含用户或客户之间公开对话文本的数据集。

NLTK没有用于此类分析的现有数据集，因此我们需要为自己收集类似的数据集。在本练习中，我们将使用Reddit讨论中公开提供的数据。

为什么是Reddit？

Reddit，它是一个用户生成的文章、照片、视频和基于文本的文章的社区，这些文章来自一个非常大的不同兴趣群体。

该网站拥有超过4亿用户和13.8万活跃的感兴趣区域，该网站一直排在互联网上访问量最大的10个网站之列。

它也是人们讨论和询问有关技术、技术、新产品、书籍和许多其他主题的问题的地方。它在18-35岁的人群中特别受欢迎，受到许多营销者的追捧。

不管你的业务是做什么，都可以在Reddit中找到有相同兴趣的人一起讨论它。

数据是通过Reddit API向公众提供的，所以我们需要做一些设置来访问API。

开始使用Reddit API

要开始使用Reddit API，您需要完成几个步骤。

创建一个帐户 注册Reddit API访问 创建Reddit应用程序

创建一个帐户应该很简单。去Https://reddit.com并点击“注册”，或登录。

接下来，注册Reddit API访问。您可以在这里找到有关如何访问的详细信息：Https://www.reddit.com/wiki/api.

为了生产目的，阅读这些使用条款并接受它以进行API访问是很重要的。

注册后，您将登陆一个URL，用于创建Reddit应用程序：Https://www.reddit.com/prefs/apps/.

您可以选择任何适合您需要的值，但至少需要输入一个名称(我使用的是“sentiment analysis”)、类型(“script”)和重定向url(“http://localhost.com”).“)

一旦你点击创建应用程序，您将能够在应用程序中检索需要的信息。

安装Reddit API客户端

可以使用API调用，也可以使用这个Python应用程序端库Python Reddit API包装器(PRW)来调用。

使用PythonPip包管理器在终端或命令提示符中安装PythonAPI客户端：

pip install praw

要初始化客户端，需要按照Reddit的建议传递client_id, client_secret，以及user_agent，使用术语或标识您的应用程序。

我喜欢将这些设置为环境变量，这样它们就不会意外地包含在代码中。您可以通过使用标准Python中的函数来读取这些值。oslibrary。然后初始化os和praw库：

import os import praw reddit = praw.Reddit( client_id = os.environ[REDDIT_CLIENT_ID], client_secret = os.environ[REDDIT_CLIENT_SECRET], user_agent = “script:sentiment-analysis:v0.0.1 (by {})”.format(os.environ[REDDIT_USERNAME]) )

在初始化Reddit API之后，我们将看到一些有用的方法来获取用于情绪分析的数据。

从Subreddit检索提交

如果您有一个您感兴趣的产品、技术、活动或社区，您可以在讨论它的地方找到并订阅Subreddit。例如，python下面的Subreddit允许用户发布提交的内容(供讨论的主题)，其他用户可以对其进行投票(向上或向下)，并发布自己的评论或关于该主题的问题。

根据您的喜好，有几种方法可以对这些帖子进行排序或排序：

New-最近提交的帖子。 Top-在编辑投票系统中得票率最高的职位。 Up–最近出现了上升和评论的帖子。 Hot–最近的帖子不断上升/评论。 Controversial –这些帖子和评论既得到了支持，也得到了反对。

在Reddit API中，每个方法都有相应的方法。以下是几个例子：

# Query for a subreddit by name sub = reddit.subreddit(learnpython) # Can query for top posts for a time period, the top 20 posts, or the # 10 most controversial posts of the past month top_posts_of_the_day = sub.top(day) hot_posts = sub.hot(limit=20) controversial_posts = sub.controversial(month, limit=10) # Can also search for use of a keyword nltk_posts = sub.search(‘nltk’) # Sample of some of the more interesting data about a # submission that could make for interesting analysis for submission in controversial_posts: print(“TITLE: {}”.format(submission.title)) print(“AUTHOR: {}”.format(submission.author)) print(“CREATED: {}”.format(submission.created)) print(“COMMENTS: {}”.format(submission.num_comments)) print(“UPS: {}”.format(submission.ups)) print(“DOWNS: {}”.format(submission.downs)) print(“URL: {}”.format(submission.url))

Reddit上的每个提交都有一个URL。因此，无论我们是使用搜索、按日期进行过滤、还是只使用直接链接，我们都可以开始查看提交的内容，以获取用户评论。

如何在帖子上获得评论

当用户在帖子上发表评论时，其他用户可以回复。如果我们想了解我们的受众对提到我们的产品、服务或内容的帖子的反应，我们需要的主要数据是用户生成的评论，这样我们就可以对它们进行情感分析。

如果您知道某个特定帖子的URL很有趣，您可以直接从该链接检索提交：

post = “https://www.reddit.com/r/learnpython/comments/fwhcas/whats_the_difference_between_and_is_not” # Instead of getting submissions by querying a subreddit, this time # we go directly to a url for the post. submission = reddit.submission(url=post) submission.comments.replace_more(limit=None) # We can get the comments which the API returns as a generator, but # we can turn it into a list. comments = submission.comments.list():

如果你在看这个网站，你只会看到超过一个特定阈值的评论。

您需要单击一个按钮来加载更多的注释。通过在查询注释之前取消限制，我们排除了那些嵌套的占位符，只获得了我们的情感分析所需的用户注释。

下一章

您已经看到了一些访问NLP预配置数据集的技术，以及从Reddit API和Reddit注释构建自己的数据集的技术。

NLP分析的下一章将在本文中讨论。