自从18年10月底开始课余在导师的公司实习，不知不觉入坑机器学习和深度学习已经小半年时间。目前的主要方向是NLP和数据挖掘。
这期间接触了许多新的知识，见识了火热的深度学习的魅力和实际应用，也认识了很多浙大的牛人，有很多感触。
这篇文章，是对我近期做的情感分析demo的一个总结；但正因为它简单又内容丰富，相信会帮助即便外行的读者，也能对爬虫和深度学习有新的认识。
全文共计3800余字，阅读时间预计10分钟。阅读完本文，你将学习到：
01 如何安装使用python
02 如何用python爬取数据
03 如何使用pandas、numpy做简单的数据处理
04 如何调用bert-as-service，快速得到中文词向量
05 如何使用深度学习框架keras建模，做简单的情感分析
01 如何安装使用Python
安装python的方式很多，而Mac os和Ubuntu等操作系统甚至已经预装了python。
但是，我还是强烈推荐你安装Anaconda套装。它是一个开源的python发行版本，包含了180多个科学包及其依赖项，其中很多工具包对于后期机器学习的研究非常重要。所以第一次就安装它，可以“一劳永逸”。
进入Anaconda官网的下载页面，可以根据你使用的系统下载最新版本的conda。如果你想下载历史版本的Anaconda，可以点击此链接
此后，根据中文提示一步步安装即可，非常简单方便。
Windows下称“命令提示符”），我们使用conda创建一个虚拟环境，这样可以和系统中原有的python环境相隔离。
如图，我们创建了一个python3.6版本的虚拟环境，使用conda env list可以查看我们当前所有虚拟环境（目前只有py36），然后source activate py36激活它。
到此，python最基础的环境搭建全部完成啦。
02 如何用python爬取数据
学不学计算机，想必你都曾经听过“爬虫”这个词。说实话，我当初第一次听到这两个字，想到的是一群虫子在我身上爬，起了一身鸡皮疙瘩....
好！我们言归正传。在准备爬取数据前，我们得先对什么是爬虫有简单的了解：
网络爬虫（Web crawler），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，采集所有其能够访问到的页面内容（包括文本、图片、视频、音频等）
简单的说，所谓爬虫就是用程序去自动采（爬）集（取）互联网上的公开内容。
而爬虫之所以总是和python挂钩，是因为python这一脚本语言非常适合写爬虫代码。如果你问我有多简单？
两行代码就完事了！
import requests
r = requests.get(url="http://www.baidu.com")
requests库会自动向我们指定的url链接(百度)发起http请求，并将结果返回到r.content中。
当然这只是最简单的一种情况，爬取到的内容也不过是百度首页的源码；但实际开发爬虫时的核心内容，已经在这两行代码里完美呈现了，可以说剩下的都是“点缀”。
在我们的这个项目中，使用了一个比requests库稍复杂的框架Scrapy，它是python最火热的爬虫框架，结构化的设计可以让开发人员非常方便的根据项目需求进行修改。
如果对 Scrapy有兴趣的同学，我可以为你提供一些参考资料：
01 Scrapy官方文档
02 《Python爬虫开发与项目实战》
03 构建单机千万级别的微博爬虫系统
当然，我觉得最快的学习方式是先简单了解scrapy的理论基础（如5大组成部分），然后进行项目实战（参考微博爬虫项目，写的挺完善）。
这里的美团点评爬虫，爬取的是杭州、上海、北京等5大城市各1000家餐馆的前200条点评（合计约100w+评论数据），通过构造访问api接口，提取json格式的数据。代码类似于长这样：
由于本文的重点不是爬虫讲解，所以代码部分直接一带而过。
在评论内容的筛选上，我只保留了4-5星和1-2星的评论，作为后期情感识别的训练/测试数据。
最终爬取结果：
mongodb中，省去了建表的麻烦。
如果嫌慢，我们还可以采取分布式的架构（如scrapy-redis），加快爬虫的爬取速度。
耐心等待爬虫运行结束，去数据库中查看爬虫忠诚的为我们爬取的数据：
有了数据，接下来要做的就是数据预处理啦！
03 使用pandas、numpy做简单的数据处理
很多人把pandas、numpy、matplotlib3个库称为python数据处理和可视化的三剑客，因为它们真的功能强大又好用。这里我先介绍前两个，matplotlib留到第5小节。
我们爬取的数据保留在mongodb中，我们可以用mogoexport或借助数据库可视化软件将其导出到csv文件中。
这里为了简化，我们分别导出评分5星和评分1星的评论（刚好对应正负两面情感）各6800条；在后续处理中，每种情感取6000条用作训练（包含验证集），剩余800条作为测试。
我们分别导出的数据命名为10_star.csv、50_star.csv，借助pandas库用一行代码导入，并查看前5行内容。
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('./10_star.csv')
df2 = pd.read_csv('./10_star.csv')
print(df1.head())
print(df1.head())
接下来，我们要遍历comment列的每一行，过滤其中的非中文字符；再将字数大于10的评论加入一个列表。
这是对其中的负面评论的数据处理，正面评论处理类似。最后将数据直接整合在一起：
X_data = X_data1[:6000] + X_data2[:6000] # 训练数据
X_test_data = X_data1[6000:6800] + X_data2[6000:6800] # 测试数据
请注意，这里我们保证了X_data前6000条数据是负面的（来自X_data1），后6000条是正面的（来自X_data2）。X_test_data也同理。
得到训练数据后，我们手工创建一个labels数组(训练标签)，前6000个元素是0，后6000个元素是1；再通过numpy库转换为numpy数组，便于后期输入到神经网络中。
import numpy as np
y_data = [0 for i in range(6000)] + [1 for i in range(6000)]
y_data = np.asarray(y_data, dtype=np.float32)
y_test_data = [0 for i in range(800)] + [1 for i in range(800)]
y_test_data = np.asarray(y_data, dtype=np.float32)
现在，聪明的你可能发现一个问题：我们的数据太有规律啦，正负情感刚好前后各占了一半；假如我们输入了前3000条到模型中，机器“机智的”全判断为负面，能证明准确率就有100%了？
为了避免数据分布不规律的现象，我们需要为数据进行“洗牌”（随机打乱）。
还是借助numpy，我们可以轻松实现这一过程。
X_train = []
y_train = []
X_test = []
y_test = []
nums = np.arange(12000)
# 随机打乱12000个训练数据
np.random.shuffle(nums)
for i in nums:
X_train.append(X_data[i])
y_train.append(y_data[i])
# 随机打乱1600个测试数据
nums_ = np.arange(1600)
np.random.shuffle(nums_) # shuffle改变的是自身的内容
for i in nums_:
X_test.append(X_test_data [i])
y_test.append(y_test_data [i])
# list转Numpy数组
X_train= np.asarray(X_train, dtype=np.float32)
X_test= np.array(X_test, dtype=np.float32)
到此为止，简单的数据预处理就结束了，是不是可以开始搭建我们的神经网络模型了？
别急！这儿我们的数据还全都是中文，即便是英文字母，计算机也一概不认识。所以，一位重量级的选手马上就要登场和我们见面了。👏👏
04 调用bert-as-service，快速得到中文词向量
在自然语言处理任务中，首先需要考虑词如何在计算机中表示。常见的表示方法有两种
01 one-hot representation (独热编码)
02 distribution representation
第一种是离散的表示方法，得到的是高维度的稀疏矩阵；第二种方法（Word Embedding）则是将词表示成定长的连续稠密向量。想深入的同学，请利用好您的搜索引擎(上网搜！)
从头训练一个有效的语言模型是耗时又耗能的过程。学习NLP的同学，一定知道去年底Google发布的Bert模型。
本例中，我们借助腾讯AI实验室发布的bert-as-service接口，让你能简单的通过两行代码，即可使用预训练好的bert模型生成句向量和ELMO风格的词向量。
关于bert-as-service的官方介绍，可以点击查看作者：肖涵博士的Git仓库。
我们来看一看这两行代码是怎么实现的？
from bert_serving.client import BertClient
bc = BertClient
# 将待训练的中文数据转换为（，768）维的句向量
input_train = bc.encode(X_train)
觉得上面的内容不能马上看懂？
没关系，送上免费学习传送门：两行代码玩转Google BERT句向量词向量。写的很详细哦！
bert-as-service将一个句子统一转换成768维的句向量；最终我们得到的就是12000 * 768维度的句向量矩阵，也就是我们将输入到神经网络模型的真正数据。
05 使用Keras，实现简单的情感分析模型
虽然我们这里跑的只是一个很小的demo，但是数据处理部分依然是整个工程中最耗时间的部分；实际开发中也往往如此。
有了处理后的数据，后边的路一下畅通了许多，尤其是有keras这样容易上手的工具。
Keras是一个高层神经网络API，由纯python编写并使用Tensorflow,Theano,CNTK作为后端，以简介、快速为设计原则。
直接使用pip即可快速安装Keras和Tensorflow
$ pip install keras
$ pip install tensorflow
典型的Keras工作流程大致可以分为四步：
(1) 定义训练数据：输入张量和目标张量。
(2) 定义层组成的网络（或模型），将输入映射到目标。
(3) 配置学习过程：选择损失函数、优化器和需要监控的指标。
(4) 调用模型的 fit 方法在训练数据上进行迭代
我们直接使用使用Sequential类来定义模型（仅用于层的线性堆叠，是最常见的网络架构）。
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
import tensorflow as tf
model = Sequential()
# 搭建模型
model.add(Dense(32, activation='relu', input_shape=(768,)))
model.add(Dropout(0.3))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
对于简单的二分类问题，模型使用Dense全连接层拼接已经够用，最后的输出就是一个数，代表了正面/负面情感的概率。同时防止过拟合，在模型中加入了Dropout层，
接下来，我们来指定模型使用的优化器和损失函数，以及训练过程中想要监控的指标。
model.compile(
loss='binary_crossentropy',
optimizer=tf.train.AdamOptimizer(),
metrics=['acc']
)
最后，通过fit方法将输入数据的Numpy数组传入模型；请注意，我们留出了20%的数据作为验证集：
history = model.fit(
X_train, y_train,
epochs=30,
batch_size=128,
validation_split=0.2,
verbose=1
)
我们的模型就开始愉快的迭代训练啦！
可以观察到，随着迭代次数增加，模型的损失
loss逐渐下降，准确度acc逐渐上升，直到最终趋于稳定，与我们的预期完全一致。
运行结束后，我们使用matplotlib库将结果可视化吧~
import matplotlib.pyplot as plt
history_dict = history.history
epochs = range(1, len(history_dict['acc']) + 1)
# 绘图部分
plt.figure()
plt.plot(epochs, history_dict['acc'], 'b', label='acc')
plt.plot(epochs, history_dict['val_acc'], 'bo', label='val_acc')
plt.xlabel('Epochs')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend()
plt.show()
分别画出训练过程中损失和精确度的变化，可以知道我们的模型确实从输入数据中有效“学习”到了情感识别的模式。
因为训练数据不算太少，又加入了
dropout预防过拟合，同时任务本身不算复杂，保证了我们的模型对于美团点评数据是好评还是差评有了96%的准确率！通过调参和加大模型的复杂度，这一结果应该会更高。
别忘了我们还有1600条数据被当作测试集还没使用，也就是说模型还没有“见过”这批数据。是时候派他们上场了！
调用evaluate方法实验我们的测试数据：
test_loss = model.evaluate(
X_test,
y_test,
batch_size=63,
verbose=1
)
print(test_loss)
得到结果：
[0.07956909381508012, 0.9731250016018749]
它表示训练损失和准确率分别为0.07和97%。
小结
本文带你了解了如何安装使用python，如何使用python爬取数据（构造爬虫），如何处理数据以及使用Keras训练模型，让最后的结果可视化。
可能涉及的内容比较多，又限于篇幅，对各个模块的内容只是管中窥豹，简要带过。
其实，这里很多模块的内容远不是一篇文章，甚至一本书就能全面详细介绍的（如对于爬虫的反爬措施部分，就可以写一本书）。如果大家愿意看，笔者会持续更新本专题下的文章。对于本文谈论的内容，你有没有什么不同的意见或者更好的建议？欢迎留言！
喜欢请不要吝啬于点赞哈。
