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副问题[/!--empirenews.page--]
也是良久没写博客了，前段时刻一向在谋事变，没有做什么实质性的事变。最近事变也定下了，百度流量质量节制部的反作弊算法团队，不算是百度的什么土豪团队，可是99%以上的流量收入都是要从这个团队过一遍的，团队资历气力可见一斑。
好了不吹b了，说嗣魅这个阶段要做的对象：从处事产物的评述中发掘处事产物的特性，不领略的话举个例子：
“这饭馆情形还真是不错，就是菜码有点太大了！”
很明明，加了高亮部门的笔墨蕴含着这个处事产物的两个特性，那么我要做的着实就是把这样的特性找出来，可以归结于数据发掘领域。
这个事做成了之后要做什么我先不说，由于这是我的结业课题，透露太多了也欠好。博客上我只会放处理赏罚的大抵流程和碰着的题目，源码部门果真。
做学术研究嘛必定是要稀有据源的，数据源先生给提供了一个，即Yelp Dataset Challenge中的数据源：https://www.yelp.com/dataset_challenge? 感乐趣的伴侣可以去看看，数据质量很是高，略强于阿里天池。
（二）英文分词、赋词性
我之前做的都是中文分词，看到是英文分词给我开心坏了，空格不都打好的么。赋词性这块就不可了，由于不行能搞个辞书挨个去查，我就用了nltk英文NLP处理赏罚包，这玩意早年没用过，详细代码在最后头放着，注释很是全，本身研究就行了。下面我首要说一说nltk的词性标注，这个标注照旧挺稀疏的，在官网没有找到词性标注表，跟海内的北大几级标注那些又纷歧样，去翻了一下http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/43731743#reply这小我私人的博客，做个归纳，利便往后查找。
1. ? ? CC ? ? ?Coordinating conjunction 毗连词
2. ? ? CD ? ? Cardinal number ?基数词
3. ? ? DT ? ? Determiner ?限制词（如this,that,these,those,such，不定限制词：no,some,any,each,every,enough,either,neither,all,both,half,several,many,much,(a) few,(a) little,other,another.
4. ? ? EX ? ? Existential there 存在句
5. ? ? FW ? ? Foreign word 外来词
6. ? ? IN ? ? Preposition or subordinating conjunction 介词或从属连词
7. ? ? JJ ? ? Adjective 形容词或序数词
8. ? ? JJR ? ? Adjective,comparative 形容词较量级
9. ? ? JJS ? ? Adjective,superlative 形容词第一流
10. ? ? LS ? ? List item marker 列表标示
11. ? ? MD ? ? Modal 情态助动词
12. ? ? NN ? ? Noun,singular or mass 常用名词 单数情势
13. ? ? NNS ? ? Noun,plural ?常用名词 复数情势
14. ? ? NNP ? ? Proper noun,singular ?专著名词，单数情势
15. ? ? NNPS ? ? Proper noun,plural ?专著名词，复数情势
16. ? ? PDT ? ? Predeterminer 前位限制词
17. ? ? POS ? ? Possessive ending 全部格竣事词
18. ? ? PRP ? ? Personal pronoun 人称代词
19. ? ? PRP$ ? ? Possessive pronoun 全部格代名词
20. ? ? RB ? ? Adverb 副词
21. ? ? RBR ? ? Adverb,comparative 副词较量级
22. ? ? RBS ? ? Adverb,superlative 副词第一流
23. ? ? RP ? ? Particle 小品词
24. ? ? SYM ? ? Symbol 标记
25. ? ? TO ? ? to 作为介词或不定式名目
26. ? ? UH ? ? Interjection 叹息词
27. ? ? VB ? ? Verb,base form 动词根基情势
28. ? ? VBD ? ? Verb,past tense 动词已往式
29. ? ? VBG ? ? Verb,gerund or present participle 动名词和此刻分词
30. ? ? VBN ? ? Verb,past participle 已往分词
31. ? ? VBP ? ? Verb,non-3rd person singular present 动词非第三人称单数
32. ? ? VBZ ? ? Verb,3rd person singular present 动词第三人称单数
33. ? ? WDT ? ? Wh-determiner 限制词（如相关限制词：whose,which.疑问限制词：what,which,whose.）
34. ? ? WP ? ? ?Wh-pronoun 代词（who whose which）
35. ? ? WP$ ? ? Possessive wh-pronoun 全部格代词
36. ? ? WRB ? ? Wh-adverb ? 疑问代词（how where when）
（二）发掘产物特性（10.13 Baseline）
发掘这些特性就要说明天然说话的布局了，在上面的例子中（分词后）：这/ 饭馆/ 情形/ 还/ 真是/ 不错，就是/ 菜码/ 有点/ 太大/ 了！我们可以很清晰的发明，表特性的词每每都是名词（NN/NNS），而这些特性的周围一定跟从一个形容词（也也许连带一个或几个水平副词），看了一下Yelp的评述数据也确实云云。按照这个线索就可以编码了。
编码的时辰要留意一个题目就是先找形容词（JJ/JJR/JJS）再找特性，可是表水平的这个形容词每每不在这个特性的旁边，那么久要配置一个滑窗，在滑窗范畴内探求这个特性（我暂且配置的是滑窗=5），这种步伐小我私人感受简朴粗暴，可是弱点是只能找单个词的特性，无法探求一类短语特性（好比dish size），这个题目在往后的试探中逐步办理。此刻先不着急，先搞个baseline看看结果怎么样再说，我把餐饮行业的feature都拿到了，一共92326个，feature呈现次数在1000以下的我以为是稀少特性，直接甩掉，剩下494个特性，我取前50个展示一下吧：
('food',203900)
('place',126807)
('service',110508)
('time',98767)
('restaurant',47986)
('staff',41384)
('menu',36441)
('experience',35822)
('meal',32812)
('thing',32057)
('night',30665)
('sauce',28831)
('bit',28180)
('pizza',26407)
('order',24406)
('bar',24077)
('price',23429)
('chicken',22599)
('bread',21457)
('hour',21134)
('dish',20586)
('side',20291)
('way',20077)
('lunch',19849)
('flavor',19529)
('dinner',19046)
('day',18674)
('server',18649)
('salad',18648)
('rice',18287)
('nothing',17406)
('something',17184)
('selection',16780)
('quality',16727)
('everything',15665)
('meat',15177)
('table',15061)
('location',15022)
('atmosphere',14962)
('cheese',14741)
('steak',14428)
('sushi',14326)
('area',14032)
('taste',13685)
('breakfast',13576)
('visit',13576)
('waitress',12394)
('soup',12300)
('sandwich',12280)
('beer',12261)
小我私人感受这种baseline算法还长短常靠谱的，我们能看到的都是真真切切的特性，没有噪音。
（三）有什么改造的处所
（编辑：湖南网）
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