百度飞桨学习——七日打卡作业(五)大作业

百度飞桨学习——七日打卡作业(五)大作业

这次的作业是百度结营大作业，难度主要在代码小细节方面

主要内容

第一步：爱奇艺《青春有你2》评论数据爬取(参考链接：https://www.iqiyi.com/v_19ryfkiv8w.html#curid=15068699100_9f9bab7e0d1e30c494622af777f4ba39)

爬取任意一期正片视频下评论

评论条数不少于1000条

第二步：词频统计并可视化展示

数据预处理：清理清洗评论中特殊字符（如：@#￥%、emoji表情符）,清洗后结果存储为txt文档

中文分词：添加新增词（如：青你、奥利给、冲鸭），去除停用词（如：哦、因此、不然、也好、但是）

统计top10高频词

可视化展示高频词

第三步：绘制词云

根据词频生成词云

可选项-添加背景图片，根据背景图片轮廓生成词云

第四步：结合PaddleHub，对评论进行内容审核

需要的配置和准备

中文分词需要jieba

词云绘制需要wordcloud

可视化展示中需要的中文字体

网上公开资源中找一个中文停用词表

根据分词结果自己制作新增词表

准备一张词云背景图（附加项，不做要求，可用hub抠图实现）

paddlehub配置

环境安装

!pip install jieba !pip install wordcloud -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

1

2

# Linux系统默认字体文件路径 !ls /usr/share/fonts/ # 查看系统可用的ttf格式中文字体 !fc-list :lang=zh | grep ".ttf"

1

2

3

4

!wget https://mydueros.cdn.bcebos.com/font/simhei.ttf # 下载中文字体 #创建字体目录fonts !mkdir .fonts # 复制字体文件到该路径 !cp simhei.ttf .fonts/

1

2

3

4

5

#安装模型 !hub install porn_detection_lstm==1.1.0 !pip install --upgrade paddlehub

1

2

3

编写代码

from __future__ import print_function import requests import json import re #正则匹配 import time #时间处理模块 import jieba #中文分词 import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as font_manager from PIL import Image from wordcloud import WordCloud #绘制词云模块 import paddlehub as hub

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

#请求爱奇艺评论接口，返回response信息 def getMovieinfo(url): ''' 请求爱奇艺评论接口，返回response信息 参数 url: 评论的url :return: response信息 ''' session = requests.Session() headers = { "User-Agent":"Mozilla/5.0", "Accept":"application/json", "Referer":"http://m.iqiyi.com/v_19rqriflzg.html", "Origin":"http://m.iqiyi.com", "Host":"sns-comment.iqiyi.com", "Connection":"keep-alive", "Accept-Language":"en-us,en;q=0.9,zh-CN;q=0.8,zh;q=0.7,zh_TW;q=0.6", "Accept-Encoding":"gzip,deflate" } response =session.get(url,headers=headers) if response.status_code == 200: return response.text return None #解析json数据，获取评论 def saveMovieInfoToFile(lastId,arr): ''' 解析json数据，获取评论 参数 lastId:最后一条评论ID arr:存放文本的list :return: 新的lastId ''' url = "https://sns-comment.iqiyi.com/v3/comment/get_comments.action?agent_type=118&agent_version=9.11.5&business_type=17&content_id=15068699100&page=&page_size=10&types=time&last_id=" url += str(lastId) responseTxt = getMovieinfo(url) responseJson = json.loads(responseTxt) comments = responseJson['data']['comments'] for val in comments: if 'content' in val.keys(): # print(val['content']) arr.append(val['content']) lastId = str(val['id']) return lastId

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

#去除文本中特殊字符 def clear_special_char(content): ''' 正则处理特殊字符 参数 content:原文本 return: 清除后的文本 ''' s = re.sub(r"| |\t|\r","",content) s = re.sub(r"\n"," ",s) s = re.sub(r"\*","\\*",s) s = re.sub('[^\u4e00-\u9fa5^a-z^A-Z^0-9]','',s) s = re.sub('[\001\002\003\004\005\006\007\x08\x09\x0a\x0b\x0c\x0d\x0e\x0f\x10\x11\x12\x13\x14\x15\x16\x17\x18\x19\x1a]+','',s) s = re.sub('[a-zA-Z]','',s) s = re.sub('^\d+(\.\d+)?$','',s) return s

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

def fenci(text): ''' 利用jieba进行分词 参数 text:需要分词的句子或文本 return：分词结果 ''' jieba.load_userdict("add_words.txt") seg = jieba.lcut(text,cut_all=False) return seg

1

2

3

4

5

6

7

8

9

def stopwordslist(file_path): ''' 创建停用词表 参数 file_path:停用词文本路径 return：停用词list ''' stopwords = [line.strip() for line in open(file_path,encoding='UTF-8').readlines()] return stopwords

1

2

3

4

5

6

7

8

def movestopwords(sentence,stopwords,counts): ''' 去除停用词,统计词频 参数 file_path:停用词文本路径 stopwords:停用词list counts: 词频统计结果 return：None ''' out = [] for word in sentence: if word not in stopwords: if len(word) != 1: counts[word] = counts.get(word,0)+1 return None

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

def drawcounts(counts,num): ''' 绘制词频统计表 参数 counts: 词频统计结果 num:绘制topN return：none ''' x_aixs =[] y_aixs =[] c_order = sorted(counts.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) for c in c_order[:num]: x_aixs.append(c[0]) y_aixs.append(c[1]) matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] matplotlib.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.bar(x_aixs,y_aixs) plt.title('词频统计结果') plt.show() #return

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

def drawcloud(word_f): ''' 根据词频绘制词云图 参数 word_f:统计出的词频结果 return：none ''' cloud_mask = np.array(Image.open('china.png')) st = set(["东西","这是"]) wc = WordCloud(background_color='white', mask=cloud_mask, max_words=150, font_path='simhei.ttf', min_font_size=10, max_font_size=100, width=400, relative_scaling=0.3, stopwords=st) #wc.fit_words(word_f) wc.generate_from_frequencies(word_f) wc.to_file('pic.png')

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

def text_detection(text,file_path): ''' 使用hub对评论进行内容分析 return：分析结果 ''' porn_detection_lstm = hub.Module(name="porn_detection_lstm") f = open('aqy.txt','r',encoding='utf-8') for line in f: if len(line.strip())==1: continue else: test_text.append(line) f.close() input_dict = {"text":test_text} results = porn_detection_lstm.detection(data=input_dict,use_gpu=True,batch_size=1) # print(results) for index,item in enumerate(results): if item['porn_detection_key']=='porn': print(item['text'],':',item['porn_probs'])

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

#评论是多分页的，得多次请求爱奇艺的评论接口才能获取多页评论,有些评论含有表情、特殊字符之类的 #num 是页数，一页10条评论，假如爬取1000条评论，设置num=100 if __name__ == "__main__": num = 300 lastId = '0' arr = [ ] with open('aqy.txt','a',encoding='utf-8') as f: for i in range(num): lastId = saveMovieInfoToFile(lastId,arr) # for i in arr: # print("arr的内容是：",i) ##正常运行 time.sleep(0.5) for item in arr: Item = clear_special_char(item) # print("Item的内容是",Item) # print("Item类型是",type(Item)) if Item.strip()!='': try: f.write(Item+'\n') #print() except Exception as e: print(e) #print("含特殊字符") print('共取评论:',len(arr)) f = open('aqy.txt','r',encoding='utf-8') counts = {} for line in f: words = fenci(line) stopwords = stopwordslist('cn_stopwords.txt') movestopwords(words,stopwords,counts) #print("counts 的类型是",type(counts)) drawcounts(counts,10) drawcloud(counts) f.close() file_path = 'aqy.txt' test_text = [] text_detection(test_text,file_path) display(Image.open('pic.png')) #显示生成的词云图像

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

JSON

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。