ChatGPT 建構亞馬遜評論情感分析模型

利用 ChatGPT 和 Python 程式函式庫，可以有效地建構亞馬遜評論情感分析模型。首先，對評論資料進行預處理，包含標記化、小寫化、移除停用詞和標點符號等步驟，以提升模型訓練效果。接著，運用 TF-IDF 技術將文字資料轉換為數值特徵向量，並選擇邏輯迴歸作為基線模型進行訓練和評估。過程中，需關注類別不平衡問題，可嘗試調整決策閾值或使用其他策略如 SMOTE 來改善模型效能。最後，比較詞袋模型、TF-IDF 和詞嵌入等不同特徵表示法對模型準確度和分類別指標的影響，選擇最適合的方案以提升情感分析模型的整體效能。

使用 ChatGPT 建構分類別模型

建構情感分析模型以準確分類別亞馬遜評論

本章節將探討如何使用 ChatGPT-4 或 ChatGPT Plus 建立情感分析模型，以準確分類別亞馬遜評論。ChatGPT Plus 或 GPT-4 提供了上傳資料集、分析資料集以及使用簡單函式庫（如 Python 和 matplotlib）產生結果的功能。

功能1：資料預處理和特徵工程

首先，讓我們為基準模型設計初始提示：

我想為亞馬遜評論資料集（TAG 1.1）建立一個簡單的情感分析分類別模型。<上傳 CSV 格式的資料集>（PIC 2.3） 它應包含以下步驟（TAG 1.2），並且我是初學者（PIC 2.1），因此請一步一步提供並等待使用者回饋（PIC 2.2）

• 資料預處理：標記化、小寫化、移除停用詞和標點符號，以及特徵工程（例如 TF-IDF 編碼、詞嵌入）。
• 模型選擇：選擇基準機器學習模型，如邏輯迴歸、樸素貝葉斯或支援向量機（SVM）。
• 模型評估和解釋。
• 處理不平衡資料。
• 超引數調校。
• 試驗特徵表示。

資料預處理

ChatGPT-4 載入了資料集並開始進行預處理步驟：

# 載入資料集並顯示前幾行
import pandas as pd

# 假設資料集檔案名為 amazon_reviews.csv
df = pd.read_csv('amazon_reviews.csv')
print(df.head())

內容解密：

此程式碼片段用於載入亞馬遜評論資料集並顯示前幾行，以瞭解資料集的結構和欄位內容。pandas 函式庫被用於讀取 CSV 檔案。

• import pandas as pd：匯入 pandas 函式庫並將其別名設為 pd，方便後續使用。
• df = pd.read_csv('amazon_reviews.csv')：使用 pd.read_csv 函式讀取名為 amazon_reviews.csv 的檔案，並將其儲存在 DataFrame 物件 df 中。
• print(df.head())：顯示 DataFrame 的前幾行（預設為前5行），以便了解資料集的結構和內容。

接下來，ChatGPT-4 繼續進行資料預處理的下一步：

# 資料預處理步驟
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
import string

# 簡化版停用詞列表
stop_words = {'the', 'and', 'a', 'is', 'in', 'it', 'of', 'to'}

def preprocess_text(text):
    # 標記化
    tokens = word_tokenize(text)
    # 小寫化
    tokens = [token.lower() for token in tokens]
    # 移除停用詞和標點符號
    tokens = [token for token in tokens if token not in stop_words and token not in string.punctuation]
    return tokens

# 對 review_body 欄位進行預處理
df['review_body'] = df['review_body'].apply(preprocess_text)

內容解密：

此程式碼片段對亞馬遜評論的 review_body 欄位進行預處理，包括標記化、小寫化、移除停用詞和標點符號。

• nltk 和相關函式被匯入，用於文書處理任務。
• 定義了一個簡化版的停用詞集合 stop_words，包含了常見的無意義詞彙。
• preprocess_text 函式對輸入文字進行預處理：
  • 使用 word_tokenize 將文字分割成單個詞元。
  • 將所有詞元轉換為小寫，以標準化文字。
  • 使用列表推導式過濾掉停用詞和標點符號。
• 將 preprocess_text 函式應用於 DataFrame 的 review_body 欄位，對評論內容進行預處理。

使用簡化文字預處理進行情感分析的完整流程

文字預處理與 TF-IDF 特徵提取

首先，我們對原始文字進行簡化處理，包括移除停用詞、標點符號、詞彙化和轉換為小寫字母。以下是原始文字和處理後的文字範例：

• 原始文字：“As a family allergic to wheat, dairy, eggs, nuts…”
• 處理後的文字：['a', 'family', 'allergic', 'wheat', 'dairy', 'eggs', 'nuts']

經過處理的資料更適合用於機器學習模型的情感分析。接下來的步驟是將這些詞彙轉換為數值特徵，可以使用 TF-IDF 編碼或詞嵌入等方法。

TF-IDF 的實作與分析

TF-IDF（詞頻-逆檔案頻率）是一種常見的文字資料轉換為數值形式的方法，適用於機器學習演算法。TF-IDF 的計算包括兩個主要部分：

• 詞頻（TF）：衡量一個詞在檔案中出現的頻率，通常會除以檔案的總詞數以進行標準化。
• 逆檔案頻率（IDF）：評估一個詞在整個語料函式庫中的重要性，對於在多個檔案中頻繁出現的詞，其權重會降低。

實作步驟：

1. 將詞彙列表轉換為字串格式，以便機器學習演算法處理。
2. 使用 TfidfVectorizer 將文字資料轉換為 TF-IDF 特徵矩陣。

經過 TF-IDF 處理後，我們獲得了一個形狀為 (500, 3778) 的矩陣，表示有 500 篇檔案和 3778 個獨特的詞彙特徵。這個矩陣可以用於訓練各種機器學習模型進行情感分析。

基線模型的選擇與訓練

接下來，我們選擇邏輯迴歸（Logistic Regression）作為基線模型。邏輯迴歸是一種簡單且有效的分類別演算法，適合用於情感分析任務。

實作步驟：

1. 將資料分為訓練集和測試集，以評估模型的效能。
2. 使用 scikit-learn 中的邏輯迴歸演算法訓練模型。
3. 在測試集上評估模型的效能。

模型評估結果：

• 準確率：86%
• 精確率、召回率和 F1 分數：對於正向類別，精確率和召回率分別為 86% 和 100%，F1 分數為 92%。然而，對於負向類別，這些指標均為 0，表明模型未能正確預測任何負向類別的例項。

這種差異通常是由於類別不平衡所致，其中一類別（正向）的樣本遠多於另一類別（負向），導致模型偏向多數類別。

後續步驟與改進方向

1. 處理類別不平衡：可以透過過取樣少數類別、欠取樣多數類別或調整決策閾值來解決。
2. 超引數調優：調整邏輯迴歸模型的引數以提高效能。
3. 嘗試不同的特徵表示：使用不同的 TF-IDF 設定或其他文字表示方法，如詞嵌入。

模型評估與解釋

為了更好地理解模型的效能，我們進一步分析了評估指標，並使用特徵重要性分析和模型可解釋性技術來解釋結果。

邏輯迴歸模型的解釋：

透過分析模型的係數，可以瞭解哪些特徵對預測結果的影響最大。此外，還可以使用諸如 SHAP（SHapley Additive exPlanations）等工具來提供更詳細的模型解釋。

使用 ChatGPT 建構分類別模型

評估指標解釋

在建構分類別模型時，瞭解各種評估指標是非常重要的。以下是一些常見的評估指標：

• 精確度（Precision）：衡量模型對正類別預測的準確性。它是真陽性預測與總預測陽性樣本的比率。高精確度表示假陽性率低。
• 召回率（Recall）：衡量模型找出所有相關案例（真陽性）的能力。它是真陽性與實際總陽性樣本的比率。
• F1 分數：是精確度和召回率的調和平均值。它在類別不平衡的情況下是一個有用的衡量指標。
• 準確率（Accuracy）：是正確預測的觀察值與總觀察值的比率。在類別不平衡的情況下，它可能不是一個好的衡量指標，因為它可能具有誤導性。

結果解釋

在我們的例子中，模型的準確率為 86%，但這具有誤導性，因為模型在少數類別（‘負面’）上的表現很差。模型對 ‘正面’ 類別的召回率很高（100%），但完全無法識別 ‘負面’ 類別的例項（召回率為 0%）。

特徵重要性分析

在邏輯迴歸中，模型的係數可以提供對特徵重要性的洞察。係數的絕對值越高，表示該特徵對模型的決策越重要。

以下是影響情感分類別的前 10 個特徵（詞彙）及其對應的係數：

• “not”：係數為 -1.87，對情感預測有強烈的負面影響。
• “great”：係數為 1.65，對情感預測有強烈的正面影響。
• “love”：係數為 1.54，另一個強烈的正面指標。
• “good”：係數為 0.99，對情感預測有正面影響。
• “but”：係數為 -0.95，對情感預測有負面影響。
• “very”：係數為 0.88，通常用於正面情境。
• “was”：係數為 -0.86，顯示負面影響，可能用於失望的情境。
• “cheap”：係數為 -0.81，通常與負面情感相關。
• “there”：係數為 -0.81，表明在使用的情境中具有負面含義。
• “dont”（可能是 “don’t” 的誤寫）：係數為 -0.79，另一個強烈的負面指標。

內容解密：

這些係數直接揭示了模型如何根據文字中某些詞彙的存在做出決策。具有正係數的詞彙增加了評論被分類別為正面的可能性，而具有負係數的詞彙則推動了負面分類別。

處理資料不平衡

處理資料不平衡是模型訓練中的一個重要問題，尤其是在資料集嚴重偏向某一類別的情況下。

策略

1. 重取樣技術：

   • 過取樣少數類別：隨機複製少數類別中的樣本。
   • 少取樣多數類別：減少多數類別中的樣本數量，以平衡少數類別。

2. 合成資料生成：

   • SMOTE（合成少數類別過取樣技術）：生成少數類別的合成樣本，而不是建立副本。

3. 修改演算法：

   • 調整決策閾值：移動決策閾值可以幫助提高少數類別的召回率。
   • 使用對不平衡資料具有更好處理能力的演算法，如決策樹或隨機森林。

4. 成本敏感學習：

   • 為少數類別的誤分類別分配更高的成本，使模型更加關注少數類別。

調整決策閾值

由於我們使用的是邏輯迴歸，一個好的起始方法是應用 SMOTE 生成少數類別的合成樣本。然而，由於環境限制，我們將調整決策閾值來觀察其對分類別指標的影響。

將決策閾值調整為 0.4 並沒有改變分類別結果。模型仍然將所有評論預測為 ‘正面’，具有相同的指標，這表明我們可能需要進一步降低閾值或考慮其他方法。

未來方向

• 進一步降低閾值：繼續嘗試更低的閾值，但這可能會導致更高的假陽性率。
• 更改模型或特徵：由於邏輯迴歸在處理不平衡資料方面可能存在侷限性，嘗試不同的模型或特徵集可能是有益的。
• 手動重取樣資料：如果像 imblearn 這樣的自動重取樣函式庫不可用，我們可以手動對 ‘正面’ 類別進行少取樣或對 ‘負面’ 類別進行過取樣。

# 示例程式碼：調整決策閾值
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report, confusion_matrix

# 假設 y_pred_proba 是模型的預測機率
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)

# 調整決策閾值
threshold = 0.4
y_pred_adjusted = (y_pred_proba[:, 1] >= threshold).astype(int)

# 評估調整後的預測結果
print("Adjusted Classification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred_adjusted))
print("Adjusted Confusion Matrix:")
print(confusion_matrix(y_test, y_pred_adjusted))

內容解密：

這段程式碼展示瞭如何調整邏輯迴歸模型的決策閾值，並評估其對分類別結果的影響。透過降低閾值，我們可以提高模型對少數類別的召回率，但同時也可能增加假陽性率。

使用不同特徵表示法提升情感分析效能

在進行情感分析時，選擇適當的特徵表示法（Feature Representation）對於模型的效能至關重要。本章節將探討多種特徵表示法，包括詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）以及詞嵌入（Word Embeddings），並比較它們在情感分類別任務中的表現。

特徵表示法比較

詞袋模型（Bag-of-Words, BoW）

詞袋模型是一種簡單的文字表示方法，它透過統計檔案中單詞的出現頻率來構建特徵向量。這種方法忽略了單詞之間的順序和語義資訊。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 初始化 CountVectorizer
vectorizer = CountVectorizer(stop_words='english')

# 將文字資料轉換為詞袋模型表示
X_bow = vectorizer.fit_transform(text_data)

#### 詞袋模型內容解密：
1. **CountVectorizer 初始化**：透過 `CountVectorizer` 初始化一個向量化器，並指定停用詞為英文停用詞，以過濾掉無意義的常見詞彙。
2. **文字資料轉換**：使用 `fit_transform` 方法將文字資料轉換為詞袋模型表示，生成一個稀疏矩陣，其中每個元素代表一個單詞在檔案中的出現次數。

#### TF-IDF
TF-IDF 是一種考慮單詞重要性的文字表示方法，它不僅統計單詞的出現頻率，還考慮了單詞在整個檔案集合中的獨特性。

```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 初始化 TfidfVectorizer
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words='english')

# 將文字資料轉換為 TF-IDF 表示
X_tfidf = tfidf_vectorizer.fit_transform(text_data)

#### TF-IDF 內容解密：
1. **TfidfVectorizer 初始化**：透過 `TfidfVectorizer` 初始化一個 TF-IDF 向量化器，同樣指定英文停用詞。
2. **文字資料轉換**：使用 `fit_transform` 方法將文字資料轉換為 TF-IDF 表示，生成的矩陣中每個元素代表單詞在檔案中的重要性得分。

#### 詞嵌入（Word Embeddings）
詞嵌入是一種能夠捕捉單詞語義資訊的表示方法，常見的有 Word2Vec 和 GloVe。本例中，我們使用 Gensim 函式庫實作 Word2Vec。

```python
from gensim.models import Word2Vec

# 對文字資料進行分詞
sentences = [text.split() for text in text_data]

# 訓練 Word2Vec 模型
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1)

# 取得詞嵌入向量
word_vectors = model.wv

#### 詞嵌入內容解密：
1. **文字分詞**：首先對文字資料進行分詞處理，將每個文字拆分成單個單詞的列表。
2. **Word2Vec 模型訓練**：使用 Gensim 的 `Word2Vec` 類別訓練一個詞嵌入模型，指定向量維度為 100，視窗大小為 5，並設定最小出現次數為 1。
3. **取得詞向量**：訓練完成後，透過 `model.wv` 取得詞嵌入向量，可以用於後續的文字表示和模型訓練。

### 邏輯迴歸模型訓練與比較

為了比較不同特徵表示法的效能，我們將使用邏輯迴歸模型進行情感分類別，並評估各個模型的表現。

```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 將資料集劃分為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化邏輯迴歸模型
logreg = LogisticRegression(max_iter=1000)

# 使用不同特徵表示法訓練模型並評估
for X_train_rep, X_test_rep, rep_name in [(X_train_bow, X_test_bow, 'BoW'), (X_train_tfidf, X_test_tfidf, 'TF-IDF'), (X_train_word2vec, X_test_word2vec, 'Word2Vec')]:
    logreg.fit(X_train_rep, y_train)
    y_pred = logreg.predict(X_test_rep)
    print(f"Representation: {rep_name}")
    print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))
    print("Classification Report:\n", classification_report(y_test, y_pred))

#### 邏輯迴歸模型訓練與比較內容解密：
1. **資料集劃分**：使用 `train_test_split` 將資料集劃分為訓練集和測試集。
2. **邏輯迴歸模型初始化**：初始化一個邏輯迴歸模型，並設定最大迭代次數為 1000。
3. **不同特徵表示法訓練與評估**：迴圈遍歷不同的特徵表示法（BoW、TF-IDF、Word2Vec），對每個表示法訓練邏輯迴歸模型，並在測試集上進行預測，最後輸出準確率和分類別報告。