自然语言处理实战——基于感知机模型的中文文本情感分类

目录

一、引言

二、数据读取与预处理模块

三、感知机算法模块

四、可视化与对比模块

五、主函数（main）：流程整合

六、基于感知机模型的中文文本情感分类的Python代码完整实现

七、程序运行结果展示

八、本文用到的数据集

九、总结

---

一、引言

本文介绍的项目是一个中文文本二分类工具，其核心目标是对比原始形式与对偶形式感知机在中文二分类任务中的表现，通过完整的 “数据处理→模型训练→评估可视化” 流程，帮助用户理解两种感知机的优缺点（如原始形式在高维特征下更高效，对偶形式依赖样本量），并解释模型如何通过文本特征进行分类决策。适用于情感分析、垃圾文本检测等二分类场景。有关感知机的详细讲解可以参考https://blog.csdn.net/2401_84149564/article/details/153591989?spm=1001.2014.3001.5501。本文将要分别讲解数据读取、文本预处理、模型训练、性能评估和可视化分析等全流程功能，并用Python代码完整实现。

二、数据读取与预处理模块

该模块负责将原始文本数据转换为模型可识别的格式，包含 3 个核心函数：

1. read_txt_dataset：读取并解析 TXT 格式数据集

   • 功能：读取每行包含 “标签 + 文本” 的 TXT 文件（如 “积极 这部电影很好看”），分离标签和文本内容。
   • 关键处理：
     • 支持自定义标签与文本的分隔符（如空格、制表符）和标签位置（前 / 后）。
     • 对标签进行编码：由于感知机仅支持二分类，强制将两个类别分别编码为-1和1（便于感知机的sign函数输出）。
     • 检查数据集合法性（必须为二分类，否则报错），并返回文本列表、编码后的标签、标签与编码的映射关系。

2. load_stopwords：加载并扩展停用词表

   • 功能：读取停用词文件（如 “的、是、在” 等无实际意义的词），并补充标点符号和数字作为停用词。
   • 作用：过滤文本中无关紧要的词汇，减少噪声对模型的影响，提升分类效率。

3. preprocess_chinese_text：中文文本预处理

   • 功能：对单条文本进行标准化处理，生成适合模型输入的格式。
   • 处理流程：
     • 过滤特殊字符：仅保留中文、字母，其他字符替换为空格（如去除标点、表情符号）。
     • 结巴分词：使用精确模式将文本拆分为词语（如 “这部电影很好看”→“这部 电影 很 好看”）。
     • 过滤停用词和短词：去除停用词表中的词及长度≤1 的词（如 “很”“啊”），最终返回空格连接的有效词串（如 “电影 好看”）。

三、感知机算法模块

实现了两种感知机（二分类模型）的核心逻辑，用于从预处理后的文本特征中学习分类规则：

1. PerceptronOriginal：原始形式感知机

   • 原理：通过直接更新权重向量w和偏置b，找到能区分两类样本的线性决策边界（w·x + b = 0）。
   • 核心方法：
     • fit：训练模型。通过迭代遍历样本，对误分类样本（满足y_i(w·x_i + b) ≤ 0）更新参数：w = w + lr·y_i·x_i，b = b + lr·y_i，直到无更新或达到最大迭代次数。
     • predict：预测类别。通过sign(w·x + b)输出1（正类）或-1（负类）。
     • get_weights：返回训练后的权重w和偏置b，用于分析特征重要性。
     • 额外功能：记录训练时间，用于后续性能对比。

2. PerceptronDual：对偶形式感知机

   • 原理：原始形式的等价转换，通过样本内积（Gram 矩阵）计算权重，用系数α（记录样本更新次数）间接表示权重，最终还原为w（w = Σ(α_i·y_i·x_i)）。
   • 核心方法：
     • _gram：预计算 Gram 矩阵（G[i,j] = x_i·x_j），避免重复计算样本内积。
     • fit：训练模型。通过迭代遍历样本，对误分类样本更新α和b（α_i = α_i + lr，b = b + lr·y_i）。
     • predict：预测类别。通过sign(Σ(α_i·y_i·x_i·x) + b)输出类别。
     • get_weights：还原并返回原始形式的w和b，便于与原始感知机对比。
     • 额外功能：记录训练时间，用于效率对比。

四、可视化与对比模块

通过图表直观展示模型性能和决策逻辑，包含 3 个核心函数：

1. plot_model_comparison：模型性能对比图

   • 功能：在同一画布中展示两个模型的准确率和训练时间（柱状图）。
   • 作用：直观对比原始感知机和对偶感知机的分类效果（准确率高低）和效率（训练快慢）。

2. plot_perceptron_weights：感知机特征权重分析图

   • 功能：提取模型权重绝对值最高的 Top10 特征词（如 “精彩”“垃圾”），用横向柱状图展示其权重值。
   • 关键信息：
     • 红色柱体：权重为正，对 “1 类”（如积极情感）有正向贡献（词出现时更可能被判为 1 类）。
     • 蓝色柱体：权重为负，对 “-1 类”（如消极情感）有正向贡献（词出现时更可能被判为 - 1 类）。
   • 作用：解释模型决策逻辑 —— 哪些词是分类的关键依据。

3. plot_confusion_matrix：混淆矩阵可视化

   • 功能：生成混淆矩阵（展示 “真实类别 vs 预测类别” 的数量分布），并标注准确率。
   • 作用：分析模型错误类型（如 “将 - 1 类误判为 1 类” 的数量），辅助定位分类弱点。

五、主函数（main）：流程整合

将上述模块串联为完整的文本分类流程，具体步骤：

1. 参数配置：指定训练集 / 测试集 / 停用词表路径、分隔符、标签位置、模型超参数（最大迭代次数、学习率）。
2. 数据准备：加载停用词→读取训练 / 测试集→预处理文本（分词、去停用词等）。
3. 特征提取：用CountVectorizer将预处理后的词串转换为词袋特征（文本→词频向量），控制特征维度（避免高维导致训练缓慢）。
4. 模型训练：分别初始化并训练原始感知机和对偶感知机。
5. 预测与评估：用测试集预测→计算准确率→记录训练时间→打印部分预测结果（直观展示分类效果）。
6. 可视化：调用上述可视化函数，对比模型性能、分析特征权重、展示混淆矩阵。

六、基于感知机模型的中文文本情感分类的Python代码完整实现

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import jieba
import re
import string
import time
from sklearn.metrics import confusion_matrix, ConfusionMatrixDisplay, accuracy_score
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer# 配置中文显示与图像显示参数
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# -------------------------- 1. 数据读取与预处理模块 --------------------------
def read_txt_dataset(txt_path, delimiter=" ", label_pos=0):"""读取TXT格式文本数据集，返回文本、标签（感知机需要±1编码）"""X = []y = []with open(txt_path, "r", encoding="utf-8") as f:for line in f:line = line.strip()if not line:continueparts = line.split(delimiter, maxsplit=1)if len(parts) != 2:print(f"跳过格式错误行：{line}")continueif label_pos == 0:label, text = parts[0], parts[1]else:text, label = parts[0], parts[1]X.append(text)y.append(label)# 标签编码为±1（感知机要求输出sign函数结果）unique_labels = list(set(y))if len(unique_labels) != 2:raise ValueError("感知机仅支持二分类，数据集需为2个类别！")label2id = {unique_labels[0]: -1, unique_labels[1]: 1}  # 固定为-1和1y_encoded = np.array([label2id[label] for label in y])print(f"成功读取 {len(X)} 条数据，标签映射：{label2id}")return X, y_encoded, label2iddef load_stopwords(stopwords_path):"""加载停用词表"""stopwords = set()with open(stopwords_path, "r", encoding="utf-8") as f:for line in f:stopwords.add(line.strip())stopwords.update(string.punctuation)stopwords.update([str(i) for i in range(10)])return stopwordsdef preprocess_chinese_text(text, stopwords):"""中文文本预处理：分词→去除停用词→过滤特殊字符"""text = re.sub(r"[^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z]", " ", text)words = jieba.lcut(text, cut_all=False)filtered_words = [word for word in words if word not in stopwords and len(word) > 1]return " ".join(filtered_words)# -------------------------- 2. 感知机算法（原始形式+对偶形式） --------------------------
class PerceptronOriginal:def __init__(self, learning_rate=1):self.lr = learning_rate  # 学习率self.w = None  # 权重向量self.b = 0  # 偏置项self.train_time = 0  # 训练时间（秒）def fit(self, X, y, max_iter=100):start_time = time.time()n_samples, n_features = X.shapeself.w = np.zeros(n_features, dtype=np.float64)  # 初始化权重为0向量for _ in range(max_iter):updated = False  # 标记本轮是否更新参数for i in range(n_samples):xi, yi = X[i], y[i]# 误分类条件：y_i(w·x_i + b) ≤ 0if yi * (np.dot(self.w, xi) + self.b) <= 0:# 更新参数：w ← w + η·y_i·x_i ； b ← b + η·y_iself.w += self.lr * yi * xiself.b += self.lr * yiupdated = Truebreak  # 随机梯度下降，更新一个误分类点后进入下一轮if not updated:  # 无更新时，数据已线性可分breakself.train_time = time.time() - start_time  # 记录训练时间def predict(self, X):return np.sign(np.dot(X, self.w) + self.b)  # 符号函数输出类别（±1）def get_weights(self):return self.w, self.b  # 返回权重和偏置class PerceptronDual:def __init__(self, learning_rate=1):self.lr = learning_rate  # 学习率self.alpha = None  # 对偶形式系数（记录样本更新次数）self.b = 0  # 偏置项self.X = None  # 训练样本（用于Gram矩阵）self.y = None  # 训练标签self.train_time = 0  # 训练时间（秒）def _gram(self):"""计算Gram矩阵：G[i,j] = x_i · x_j"""n = len(self.X)G = np.zeros((n, n), dtype=np.float64)for i in range(n):for j in range(n):G[i, j] = np.dot(self.X[i], self.X[j])return Gdef fit(self, X, y, max_iter=100):start_time = time.time()self.X, self.y = X, yn_samples = len(X)self.alpha = np.zeros(n_samples, dtype=np.float64)  # 初始化系数为0G = self._gram()  # 预计算Gram矩阵（样本×样本）for _ in range(max_iter):updated = Falsefor i in range(n_samples):yi = self.y[i]# 误分类条件：y_i(Σ(α_j·y_j·x_j·x_i) + b) ≤ 0sigma = np.sum(self.alpha * self.y * G[:, i])if yi * (sigma + self.b) <= 0:# 更新系数α和偏置bself.alpha[i] += self.lrself.b += self.lr * yiupdated = Truebreakif not updated:breakself.train_time = time.time() - start_time  # 记录训练时间def predict(self, X_test):y_pred = []for x in X_test:# 预测：sign(Σ(α_j·y_j·x_j·x) + b)sigma = np.sum(self.alpha * self.y * [np.dot(xj, x) for xj in self.X])y_pred.append(np.sign(sigma + self.b))return np.array(y_pred)def get_weights(self):"""还原为原始形式的w和b：w=Σ(α_i·y_i·x_i)"""w = np.zeros_like(self.X[0], dtype=np.float64)for i in range(len(self.X)):w += self.alpha[i] * self.y[i] * self.X[i]return w, self.b# -------------------------- 3. 可视化与对比模块 --------------------------
def plot_model_comparison(models, metrics, title="模型性能对比"):"""对比不同模型的准确率和训练时间"""fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(12, 4))# 准确率对比model_names = list(metrics.keys())accs = [metrics[name]["accuracy"] for name in model_names]ax1.bar(model_names, accs, color=["#3498db", "#e74c3c"])ax1.set_title("准确率对比", fontsize=12)ax1.set_ylim(0, 1)for i, acc in enumerate(accs):ax1.text(i, acc + 0.02, f"{acc:.3f}", ha="center", fontsize=9)# 训练时间对比times = [metrics[name]["train_time"] for name in model_names]ax2.bar(model_names, times, color=["#2ecc71", "#f39c12"])ax2.set_title("训练时间对比（秒）", fontsize=12)for i, t in enumerate(times):ax2.text(i, t + 0.01, f"{t:.4f}", ha="center", fontsize=9)plt.suptitle(title, fontsize=14)plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.95])  # 适配suptitleplt.show()def plot_perceptron_weights(perceptron, vectorizer, label2id, topk=10, title="感知机特征权重"):"""绘制感知机权重绝对值最高的TopK特征（词）"""id2label = {v: k for k, v in label2id.items()}w, _ = perceptron.get_weights()vocab = vectorizer.get_feature_names_out()# 按权重绝对值排序weight_pairs = [(vocab[i], w[i]) for i in range(len(vocab))]weight_pairs.sort(key=lambda x: abs(x[1]), reverse=True)topk_words = [p[0] for p in weight_pairs[:topk]]topk_weights = [p[1] for p in weight_pairs[:topk]]# 绘制横向柱状图（区分正负权重）plt.figure(figsize=(10, 6))y_pos = np.arange(len(topk_words))colors = ["red" if w > 0 else "blue" for w in topk_weights]plt.barh(y_pos, topk_weights, color=colors)plt.yticks(y_pos, topk_words, fontsize=9)plt.title(title, fontsize=12)plt.xlabel("特征权重（正值偏向1类，负值偏向-1类）", fontsize=10)# 标注权重值for i, w in enumerate(topk_weights):plt.text(w + 0.01 if w > 0 else w - 0.01, i, f"{w:.3f}", va="center", fontsize=8)plt.grid(axis="x", alpha=0.3)plt.show()def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, label2id, title="混淆矩阵"):"""绘制混淆矩阵（通用版）"""id2label = {v: k for k, v in label2id.items()}original_labels = [id2label[c] for c in [-1, 1]]  # 固定顺序：-1类在前，1类在后cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)acc = accuracy_score(y_true, y_pred)plt.figure(figsize=(8, 6))disp = ConfusionMatrixDisplay(confusion_matrix=cm,display_labels=original_labels)disp.plot(cmap=plt.cm.Blues, values_format="d", ax=plt.gca())plt.title(f"{title}\n准确率：{acc:.3f}", fontsize=12)plt.xlabel("预测类别", fontsize=10)plt.ylabel("真实类别", fontsize=10)plt.xticks(rotation=45)plt.tight_layout()plt.show()# -------------------------- 4. 主函数（多模型对比流程） --------------------------
def main():# -------------------------- 配置参数（用户需修改路径） --------------------------TRAIN_TXT_PATH = "./train.txt"  # 训练集路径（二分类）TEST_TXT_PATH = "./test.txt"  # 测试集路径（二分类）STOPWORDS_PATH = "./stopwords.txt"  # 停用词表路径DELIMITER = " "  # 标签与文本分隔符LABEL_POS = 0  # 标签位置（0=前，1=后）MAX_ITER = 500  # 感知机最大迭代次数LEARNING_RATE = 1  # 感知机学习率# -------------------------- 步骤1：数据预处理 --------------------------# 加载停用词stopwords = load_stopwords(STOPWORDS_PATH)print(f"加载停用词 {len(stopwords)} 个")# 读取并预处理数据（感知机要求二分类标签为±1）X_train_raw, y_train, label2id = read_txt_dataset(TRAIN_TXT_PATH, delimiter=DELIMITER, label_pos=LABEL_POS)X_test_raw, y_test, _ = read_txt_dataset(TEST_TXT_PATH, delimiter=DELIMITER, label_pos=LABEL_POS)# 文本预处理print("\n预处理训练集文本...")X_train_processed = [preprocess_chinese_text(text, stopwords) for text in X_train_raw]print("预处理测试集文本...")X_test_processed = [preprocess_chinese_text(text, stopwords) for text in X_test_raw]# 词袋特征提取（控制特征维度，避免感知机训练过慢）vectorizer = CountVectorizer(min_df=2,max_features=1000  # 感知机对高维特征敏感，降低维度)X_train_bow = vectorizer.fit_transform(X_train_processed).toarray()X_test_bow = vectorizer.transform(X_test_processed).toarray()print(f"\n词袋特征：训练集 {X_train_bow.shape}，测试集 {X_test_bow.shape}")print(f"词表大小：{len(vectorizer.get_feature_names_out())}")# -------------------------- 步骤2：训练模型（原始感知机+对偶感知机） --------------------------# 初始化模型clf_original = PerceptronOriginal(learning_rate=LEARNING_RATE)clf_dual = PerceptronDual(learning_rate=LEARNING_RATE)# 训练原始感知机print("\n训练原始形式感知机...")clf_original.fit(X_train_bow, y_train, max_iter=MAX_ITER)# 训练对偶形式感知机print("训练对偶形式感知机...")clf_dual.fit(X_train_bow, y_train, max_iter=MAX_ITER)# -------------------------- 步骤3：预测与评估 --------------------------# 预测y_pred_original = clf_original.predict(X_test_bow)y_pred_dual = clf_dual.predict(X_test_bow)# 计算准确率acc_original = accuracy_score(y_test, y_pred_original)acc_dual = accuracy_score(y_test, y_pred_dual)# 整理评估指标metrics = {"原始感知机": {"accuracy": acc_original,"train_time": clf_original.train_time},"对偶感知机": {"accuracy": acc_dual,"train_time": clf_dual.train_time}}# 打印评估结果print(f"\n原始感知机 - 测试集准确率：{acc_original:.3f}，训练时间：{clf_original.train_time:.4f}秒")print(f"对偶感知机 - 测试集准确率：{acc_dual:.3f}，训练时间：{clf_dual.train_time:.4f}秒")# 打印部分预测结果id2label = {v: k for k, v in label2id.items()}print("\n前5条测试集预测结果：")for i in range(min(5, len(X_test_raw))):print(f"文本：{X_test_raw[i]}")print(f"真实标签：{id2label[y_test[i]]} → "f"原始感知机：{id2label[y_pred_original[i]]}，"f"对偶感知机：{id2label[y_pred_dual[i]]}\n")# -------------------------- 步骤4：可视化对比 --------------------------# 模型性能对比（准确率+训练时间）plot_model_comparison([clf_original, clf_dual], metrics, title="原始感知机 vs 对偶感知机")# 原始感知机权重分析plot_perceptron_weights(clf_original, vectorizer, label2id,topk=10, title="原始感知机：特征权重Top10（绝对值）")# 对偶感知机权重分析（还原为原始权重）plot_perceptron_weights(clf_dual, vectorizer, label2id,topk=10, title="对偶感知机：特征权重Top10（绝对值）")# 混淆矩阵对比plot_confusion_matrix(y_test, y_pred_original, label2id, title="原始感知机混淆矩阵")plot_confusion_matrix(y_test, y_pred_dual, label2id, title="对偶感知机混淆矩阵")if __name__ == "__main__":main()

七、程序运行结果展示

加载停用词 156 个
成功读取 1000 条数据，标签映射：{'消极': -1, '积极': 1}
成功读取 200 条数据，标签映射：{'消极': -1, '积极': 1}

预处理训练集文本...                                                                                                                        预处理测试集文本...

词袋特征：训练集 (1000, 57)，测试集 (200, 57)
词表大小：57

训练原始形式感知机...
训练对偶形式感知机...

原始感知机 - 测试集准确率：1.000，训练时间：0.0020秒
对偶感知机 - 测试集准确率：1.000，训练时间：0.9504秒

前5条测试集预测结果：
文本：这家酒店用着流畅，强烈推荐！
真实标签：积极 → 原始感知机：积极，对偶感知机：积极

文本：这个软件音质模糊，避雷！
真实标签：消极 → 原始感知机：消极，对偶感知机：消极

文本：这家餐厅经常卡顿，体验极差～
真实标签：消极 → 原始感知机：消极，对偶感知机：消极

文本：这家餐厅内容丰富，体验满分～
真实标签：积极 → 原始感知机：积极，对偶感知机：积极

文本：这部电影音质模糊，避雷！
真实标签：消极 → 原始感知机：消极，对偶感知机：消极

八、本文用到的数据集

本文用到的数据集分别放在"train.txt"、"test.txt"和"stopwords.txt"中，"train.txt"、"test.txt"和"stopwords.txt"与"基于感知机模型的中文文本情感分类.py"应放在同一目录中。

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还
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哪
吗
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[
（
则
又
‘
他们
自
吧
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此
;
与
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被
:
这
为了
啦
。
但是
谁
从
通过
哟
最
刚刚
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已经
她们
经过
假如
于
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得
在
或
哪儿
就
都
由
“
因为
极
于是
】
我
啊
而
向
你们
呢
]
及
着
呀
{
之
所以
【
啥
太
虽然
既然
？
；
、
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更
你
,
）
把
那
但
对于
并
给
其
地
非常
也
却
然而
什么
往
正在
除了
到
它
》
只要
以
《
对
她
!
因此
他
关于
如果
很
”
！
曾经
的
仅仅
了
(
?
>
我们
只
和
，
’
且
彼
为
才
)

九、总结

本文介绍了一个中文文本二分类工具，对比原始形式与对偶形式感知机在情感分析等任务中的表现。通过数据读取、文本预处理、模型训练和可视化评估全流程，分析两种感知机的优缺点：原始形式在高维特征下效率更高，对偶形式依赖样本量。实验结果显示两种模型在测试集上均达到100%准确率，但原始形式训练时间更短。项目提供了完整的Python实现，包括特征权重分析和混淆矩阵可视化，帮助理解模型决策逻辑。该工具适用于情感分析、垃圾文本检测等二分类场景。