Daten einlesen

Datenquelle: ‘From Group to Individual Labels using Deep Features’, Kotzias et. al,. KDD 2015

Die Daten liegen als cvs vor: Die erste Spalte enhält jeweils einen englischen Satz, gefolgt von einem Tab, gefolgt von einer 0 für negatives Sentiment und einer 1 für positives Sentiment. Nicht alle Sätze in den vorgegebenen Daten sind vorklassifiziert.

Wir lesen 3 Dateien ein, fügen eine Spalte mit der Angabe der Quelle hinzu und teilen die Daten dann in zwei Datensätze auf. Der Datensatz labelled enthält alle vorklassifizierten Sätze während alle anderen Sätze in unlabelled gespeichert werden.

## 'readSentiment' liest csv ein, benennt die Spalten und konvertiert die Spalte 'sentiment' zu einem Faktor 
amazon <-readSentiment("amazon_cells_labelled.txt")
amazon$source <- "amazon"
imdb <-readSentiment("imdb_labelled.txt")
imdb$source <- "imdb"
yelp <-readSentiment("yelp_labelled.txt")
yelp$source <- "yelp"

allText <- rbindlist(list(amazon, imdb, yelp), use.names=TRUE)
allText$source <- as.factor(allText$source)

unlabelled <- allText[is.na(allText$sentiment), ]
labelled <- allText[!is.na(allText$sentiment), ]

Wir haben nun 3000 vorklassifizierte Sätze, die entweder ein positives oder ein negatives Sentiment ausdrücken:

text               sentiment 	source    
Length:3000        0:1500    	amazon:1000  
Class :character   1:1500    	imdb  :1000  
Mode  :character             	yelp  :1000

Textkorpus anlegen

Zuerst konvertieren wir den Datensatz in einen Korpus der R-Package tm:

library(tm)
corpus <- Corpus(DataframeSource(data.frame(labelled$text)))
# meta data an Korpus anfügen:
meta(corpus, tag = "sentiment", type="indexed") <- labelled$sentiment
meta(corpus, tag = "source", type="indexed") <- labelled$source

myTDM  <- TermDocumentMatrix(corpus, control = list(minWordLength = 1))

## verschieden Möglichkeiten, den Korpus bzw die TermDocumentMatrix zu inspizieren:
#inspect(corpus[5:10])
#meta(corpus[1:10])
#inspect(myTDM[25:30, 1])
# Indices aller Dokumente, die das Wort "good" enthalten:
idxWithGood <- unlist(lapply(corpus, function(t) {grepl("good", as.character(t))}))
# Indices aller Dokumente mit negativem Sentiment, die das Wort "good" enthalten:
negIdsWithGood <- idxWithGood &  meta(corpus, "sentiment") == '0'

Wir können uns nun einen Eindruck über die Texte verschaffen, bevor wir erste Vorverarbeitungs- und Säuberungsschritte durchführen:

• Fünf Dokumente mit negativem Sentiment, die das Wort “good” enthalten: Not a good bargain., Not a good item.. It worked for a while then started having problems in my auto reverse tape player., Not good when wearing a hat or sunglasses., If you are looking for a good quality Motorola Headset keep looking, this isn’t it., However, BT headsets are currently not good for real time games like first-person shooters since the audio delay messes me up.
• Liste der meist verwendeten Worte im Text: all, and, are, but, film, for, from, good, great, had, have, it’s, just, like, movie, not, one, phone, that, the, this, very, was, were, with, you
• Anzahl der Worte, die nur einmal verwendet werden: 4820, wie z.B.: ‘film’, ‘ive, ’must’, ‘so, ’stagey’, ’titta
• Histogramm mit Wortfrequenzen:

Plotten wir, wie oft die häufigsten Worte verwendet werden:

Vorverarbeitung

Es ist leicht zu erkennen, dass sogenannte Stoppworte wie z.B. “the”, “that” und “you” die Statistiken dominieren. Der Informationsgehalt solcher Stopp- oder Füllworte ist oft gering und daher werden sie oft vom Korpus entfernt. Allerdings sollte man dabei Vorsicht walten lassen: not ist zwar ein Stoppwort, könnte aber z.B. bei der Sentimentanalyse durchaus von Bedeutung sein.

Ein paar rudimentäre Vorverarbeitungen:

Wir konvertieren den gesamten Text zu Kleinbuchstaben und entfernen die Stoppworte unter Verwendung der mitgelieferten R-Stoppwortliste für Englisch (stopwords(“english”)). Eine weitere Standardoperation ist Stemming, das wir heute auslassen. Zusätzlich entfernen wir alle Sonderzeichen und Zahlen und behalten nur die Buchstaben a bis z:

replaceSpecialChars <- function(d) {
  ## normalerweise würde man nicht alle Sonderzeichen entfernen
  gsub("[^a-z]", " ", d)
}
# tolower ist eine built-in function
corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(tolower)) 
# replaceSpecialChars ist eine selbst geschriebene Funktion:
corpus <- tm_map(corpus, content_transformer(replaceSpecialChars))
corpus <- tm_map(corpus, stripWhitespace)
englishStopWordsWithoutNot <- stopwords("en")[ - which(stopwords("en") %in% "not")]
corpus <- tm_map(corpus, removeWords, englishStopWordsWithoutNot)
## corpus <- tm_map(corpus, stemDocument, language="english")

myTDM.without.stop.words <- TermDocumentMatrix(corpus, 
                                      control = list(minWordLength = 1))

 

Schlagwortwolke bzw Tag Cloud

Schließlich erzeugen wir eine Tag-Cloud aller Worte, die mindestens 25 mal im Text verwendet werden. Tag-Clouds eignen sich hervorragend zur visuellen Inspektion von Texten, allerdings lassen sich daraus nur bedingt direkte Handlungsanweisungen ableiten:

wordfreq <- findFreqTerms(myTDM.without.stop.words, lowfreq=25)
termFrequency <- rowSums(as.matrix(myTDM.without.stop.words[wordfreq,])) 
# eine Alternative ist 'tagcloud'
library(wordcloud)
wordcloud(words=names(termFrequency),freq=termFrequency,min.freq=5,max.words=50,random.order=F,colors="red")

Word-Assoziationen

Wir können uns für bestimmte Worte anzeigen lassen, wie oft sie gemeinsam mit anderen Worten im gleichen Text verwendet werden:

• Worte, die häufig gemeinsam mit movie verwendet werden:

findAssocs(myTDM.without.stop.words, "movie", 0.13)

## $movie
##   beginning        duet fascinating        june       angel   astronaut 
##        0.17        0.15        0.15        0.15        0.14        0.14 
##         bec       coach     columbo   considers     curtain       dodge 
##        0.14        0.14        0.14        0.14        0.14        0.14 
##     edition   endearing    funniest    girolamo         hes         ive 
##        0.14        0.14        0.14        0.14        0.14        0.14 
##     latched         lid      makers     peaking     planned  restrained 
##        0.14        0.14        0.14        0.14        0.14        0.14 
##       scamp     shelves     stratus       titta        ussr      vision 
##        0.14        0.14        0.14        0.14        0.14        0.14 
##       yelps 
##        0.14

• Worte, die häufig gemeinsam mit product verwendet werden:

findAssocs(myTDM.without.stop.words, "product", 0.12)

## $product
##        allot     avoiding        beats   cellphones       center 
##         0.13         0.13         0.13         0.13         0.13 
##      clearer   contacting       copier       dollar    equipment 
##         0.13         0.13         0.13         0.13         0.13 
##      fingers      greater      humming        ideal      learned 
##         0.13         0.13         0.13         0.13         0.13 
##       lesson        motor        murky   negatively          oem 
##         0.13         0.13         0.13         0.13         0.13 
##     official       online       owning         pens    petroleum 
##         0.13         0.13         0.13         0.13         0.13 
##     planning      related replacementr    sensitive     shipment 
##         0.13         0.13         0.13         0.13         0.13 
##        steer      voltage        waaay        whose    worthless 
##         0.13         0.13         0.13         0.13         0.13

 

Text-Mining

Wir erzeugen einen Entscheidungsbaum zur Vorhersage des Sentiments. Entscheidungsbäume sind nicht unbedingt das Werkzeug der Wahl für Text-Mining aber für einen ersten Eindruck lassen sie sich bei kleinen Datensätzen durchaus gewinnbringend einsetzen:

trainingData <- data.frame(as.matrix(myDTM))
trainingData$sentiment <- labelled$sentiment
trainingData$source <- labelled$source

formula <- sentiment ~ . 

if (rerun) {
  tree <- rpart(formula, data = trainingData)
  save(tree, file=sprintf("%s-tree.RData", prefix))
} else {
  load(file=sprintf("c:/tmp/%s-tree.RData", prefix))
}

myPredictTree(tree)

 

##          isPosSentiment
## sentiment FALSE TRUE
##         0  1393  107
##         1   780  720

Eine Fehlerrate von über 50% auf den Trainingsdaten für positive Sentiments ist natürlich nicht berauschend und daher testen wir zum Schluß noch Support Vector Machines:

library(e1071)
  if (rerun) {
    svmModel <- svm(formula, data = trainingData)
    save(svmModel, file=sprintf("%s-svm.RData", prefix))
  } else {
    load(file=sprintf("c:/tmp/%s-svm.RData", prefix))
  }

myPredictSVM <- function(model) {
  predictions <- predict(model, trainingData)

  trainPerf <- data.frame(trainingData$sentiment, predictions, trainingData$source)
  names(trainPerf) <- c("sentiment", "isPosSentiment", "source")
  
  with(trainPerf, {
    table(sentiment, isPosSentiment, deparse.level = 2)
  })
  
}
myPredictSVM(svmModel)

##          isPosSentiment
## sentiment    FALSE 	TRUE
##         0 	1456   	  44
##         1   	  23 	1477

Die Ergebnisse sehen deutlich besser aus, müssten aber natürlich noch auf unabhängigen Daten verifiziert werden, um z. B. ein Overfittung zu vermeiden.

Download-Link zum kompletten R-Code für dieses Text-Mining-Beispiel: https://www.data-science-blog.com/download/textMiningTeaser.rmd