Maschinelles Lesen

07.11.2019

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alle Notebook findet ihr unter /exMedia_Machines/:

exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/04_07-11_maschinelles-lesen/loesungen/01_sentiment-analyses_german-txt.ipynb

exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/04_07-11_maschinelles-lesen/loesungen/02_load_scrape-data.ipynb

exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/04_07-11_maschinelles-lesen/loesungen/01_sentiment-analyses_german-txt.ipynb

exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/04_07-11_maschinelles-lesen/loesungen/04_rechnen-mit-woertern.ipynb

Sentiment Analysis

in short:

Opinion Mining (manchmal als Stimmungsanalyse oder Emotion AI ) bezieht sich auf

• die Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitung, Textanalyse , Computerlinguistik und Biometrie,
• systematisches Identifizieren, Extrahieren, Quantifizieren und studieren affektiver Zustände, sowie subjektiver Informationen.

Generell zielt Sentimentanalyse darauf ab, die Haltung eines Sprechers/Autors in Bezug auf einige Themen oder die kontextuelle Polarität / emotionale Reaktion auf ein Dokument, eine Interaktion, oder ein Ereignis zu bestimmen.

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Wikipedia:

Sentiment Detection (auch Sentimentanalyse, englisch für „Stimmungserkennung“) ist ein Untergebiet des Text Mining und bezeichnet die automatische Auswertung von Texten mit dem Ziel, eine geäußerte Haltung als positiv oder negativ zu erkennen.

• see: https://de.wikipedia.org/wiki/Sentiment_Detection#Einf%C3%BChrung

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textblob

TextBlob ist ein Tool für natural language processing (NLP) mit Python.

Mit Textblob sind viele Ansätze wie etwa Erkennen von Wortarten, Extraktion von Substantiven, Stimmungsanalyse und auch Klassifizierungen möglich.

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deutschsprachige Texte

exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/04_07-11_maschinelles-lesen/loesungen/01_sentiment-analyses_german-txt.ipynb

textblob-de installieren

Die Installation von textblob-de erfolgt in zwei Schritten.

1.Terminal start & type:

pip install -U textblob-de

„-U“ sorgt dafür, dass alle notwendigen Abhängigkeiten auf die neueste Version gebracht werden.

2. Sprachmodelle und Sprachdaten aus dem Natural Language Toolkit (NLTK) hinzufügen:

python3 -m textblob.download_corpora

first steps...

type in your Notebook:

from textblob_de import TextBlobDE

textsnippet = TextBlobDE("Das ist alles wunderschön.")

print(textsnippet.sentiment)

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englischsprachiger Texte

see notebook: ???

textblob installieren

type in terminal:

pip install -U textblob

first steps...

type in your Notebook:

from textblob import TextBlob

textsnippet = TextBlob('not a very great experiment')

print(textsnippet.sentiment)

How to get the trainigdata?

exMedia_Machines/Seminar_Einführung-in-die-Programmierung-KI/04_07-11_maschinelles-lesen/loesungen/load_scrape-data.ipynb

see more...: https://www.nltk.org/book/ch03.html

File aus eigener Datenbank einlesen

filename = 'Dateipfad'
file = open(filename, 'rt')
amw1 = file.read()
file.close()

vorbearbeitete Trainingsdatenbanken

links hierein

Tweets scrapen

Tweets gefiltert nach Hashtag scrapen: https://medium.com/@limavallantin/mining-twitter-for-sentiment-analysis-using-python-a74679b85546

Webseiten downloaden

im Html-Format:

url = "https://theorieblog.attac.de/quo-vadis-homo-spiens/"
html = request.urlopen(url).read().decode('utf8')
print(html[:60])

schon im Textformat (z.B. von Gutenberg):

from urllib import request
url = "http://www.gutenberg.org/files/2554/2554-0.txt"
response = request.urlopen(url)
raw = response.read().decode('utf8')
print(raw[1000:1275])

Vorverarbeitung von Texten

https://text-processing.com/demo/

see also: https://machinelearningmastery.com/clean-text-machine-learning-python/

Wir benutzen hierzu

1. die gängigen Python-Tools
2. NltK, das Natural Language Toolkit
3. textblob-de

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das Natural Language Toolkit NLTK zu installieren

open conda and type:

conda install nltk

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Tokenization

type @lindner lol, that was #awesome :) in: https://text-processing.com/demo/tokenize/

Whitespace Tokenizer in Python

Mit der Python-Funktion Split() können wir einen Text leicht aufteilen. In vielen Fällen machen wir dann aber Fehler. Es fängst schon damit an, dass Satzzeichen am vorangehende Wort geschrieben werden, aber nicht dazu gehören, es sei denn, das Wort ist eine Abkürzung oder eine Ordinalzahl, aber letzteres nur im Deutschen...

splitten mit python (whitespace):

token_WS=gedicht1.split() 
print(token_WS)

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Treebank Tokenizer mit NLTK

Im nächsten Beispiel sehen wir, wie man mit Python und NLTK eine Zeichenkette in eine Liste von Wörtern aufteilen kann. Wir finden nicht nur Wörter, sondern auch Satzzeichen, Zahlen und Symbole. Der Sammelbegriff für diese Einheiten ist Token. Das Zerlegen einer Zeichenkette in Tokens wird daher Tokenisierung oder auf Engslisch Tokenization genannt.

#from nltk.tokenize import TreebankWordTokenizer
from nltk import word_tokenize

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# satz by word separieren
tokened_W=word_tokenize(gedicht1, language='german')
print(tokened_W)

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tweet = "@lindner lol, that was #awesome :)"
tokened_tweet=word_tokenize(tweet, language='english')
print(tokened_tweet)

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oder mit textblob-de...

from textblob_de import Word
from textblob_de import TextBlobDE as TextBlob

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tokened_blob_W=TextBlob(gedicht1)
print(tokened_blob_W)
print(tokened_blob_W.words)

Stemming & Lemmatization

In vielen Sprachen, wie auch im Deutschen und Englischen, können Wöter in verschiedenen Formen auftreten. (Es gibt auch Sprachen, in denen das nicht der Fall ist. Diese Sprachen werden isolierende Sprachen genannt. Beispiele hierfür sind Mandarin (Chinesisch) und Vietnamesisch)). Oft ist es wichtig, den Grundfom eines Wortes, das im Text in flektierter Form vorkommt, zu bestimmen. Es ist wichtig, dass wir hie drei Begriffe klar trennen:

• Lemma - Die Form des Wortes, wie sie in einem Wörterbuch steht. Z.B.: Haus, laufen, begründen
• Stamm - Das Wort ohne Flexionsendungen (Prefixe und Suiffixe). Z.B.: Haus, lauf, begründ
• Wurzel - Kern des Wortes, von dem das Wort ggf. durch Derivation abgeleitet wurde. Z.B.: Haus, lauf, Grund

Wir unterscheiden in der Textvorverarbeitung Stemmer, Programme, die den Stamm eines Wortes suchen, und Lemmatisierer, die das Lemma für jedes Wort suchen.

Oftmals finden die Menschen diese beiden Begriffe verwirrend. Einige behandeln diese beiden gleich. Tatsächlich wird die Lemmatisierung dem Stemming vorgezogen, da die Lemmatisierung die morphologische Analyse der Wörter durchführt.

Lemmatization

Lemmatisierung ist der Prozess der Gruppierung der verschiedenen gebeugten Formen eines Wortes, damit sie als ein einziges Element analysiert werden können. Die Lemmatisierung ist ähnlich wie das Stemming, bringt aber den Kontext zu den Wörtern. So verbindet es Wörter mit ähnlicher Bedeutung zu einem Wort.

Bsp.: lemmatisierung mit textblob:

tokened_blob_W.words.lemmatize()

Stemming

https://text-processing.com/demo/stem/