MobData技術乾貨| 用深度學習模型提取商品評論中的典型意見

我們在日常消費的決策中，比如選擇去哪家餐廳吃飯、是否購買某一件商品時，除了自身的感覺之外，我們常常會參考別人，尤其是已經消費過、體驗過的人是什麼評價。

現在的電商平台上某件商品的評論數動輒就上千甚至上萬，人工逐條看精力有限，在短暫的決策時間窗口中，最多只能抽樣查看不超過20條評價，這樣的抽樣結果總結出來的結論大概率存在偏差，無法反應整體的真實情況。

那有沒有大數據的方法，可以保證獲得最全面最客觀的評價，而不是管中窺豹呢？

幸運的是打分機制很早就被發明出來了，所有人都可以對某一件商品的整體情況在1-5分的評分體系中，給出一個綜合評價，再按一人一票製取平均值，用得到的平均分來反映商品在所有人群中的整體評價，簡潔民主。

但這樣簡單粗暴的評分方式無法體現出用戶對商品的詳細評價，舉個簡單的例子，同樣是5分的評價餐廳，有的人覺得是因為菜品口味好，對自己的胃口，有的人覺得是因為用餐環境舒適，和女神度過了一個浪漫的夜晚。

所以本文就分享一個深度學習的方法，從評論中提取出用戶的觀點，比如從某火鍋店的評價「環境蠻好，沒有很重的香料味道，上菜快，不用調料也好吃」中提取出「環境好，上菜快」的評價標籤，並和其他有類似標籤的評價聚類。

本文分享一種用word2vec模型，將詞語訓練成詞向量，作用就是將人類使用的自然語言（相對於計算機可理解的編程語言）中的字詞，轉換為計算機可以理解的稠密向量（Dense Vector）。在word2vec出現之前，自然語言處理經常把字詞轉為離散的單獨的符號（One-hot Vector）

比如上圖的例子，在語料庫中，四個城市各對應一個向量，向量中有且只有一個值為1，其他位置都為0。

但是用One-hot Vector會有兩個問題：

第一，城市編碼是隨機的，向量之間相互獨立，看不出城市之間可能存在的關聯關係。

其次，向量維度的大小取決於語料庫中字詞的多少。如果將世界所有城市名稱對應的向量合為一個矩陣的話，那這個矩陣過於稀疏，佔用大量空間。

Word2Vec可以將One-hot Vector轉化為低維度的連續值，也就是稠密向量，並且其中意思相近的詞將被映射到向量空間中相近的位置。

上圖是將訓練好的詞向量降維後映射到二維平面的城市間的關係，可以看出亞洲的城市聚集在右上方而美國的城市聚集在左下方

Word2vec模型訓練好後，每個詞都有與其對應的一個多維向量，向量的維數可以作為參數人工設定，一般情況下維數越高，詞與詞之間的關係就可以被描述的越準確，當然訓練模型所需的硬體和時間成本自然也更高，與其他模型一樣，需要在表現和成本之間人工確定一個平衡點。

以訓練某手機遊戲的評論文本為例，用python genism包提供的Word2vec模塊作為訓練工具，預測「畫面」，「音效」兩個詞的top20近義詞結果如下：

在模型結果的基礎上進行人工篩選後，可以總結出「畫工」，「畫面質量」，「音響效果」，「音樂感」，「節拍」等詞都可以作為近義詞添加到人工建立的近義詞詞典中。

除了近義詞之外，word2vec模型還支持預測與輸入詞出現概率最高的協同詞，下圖顯示的是與「畫面」，「音效」一同出現頻率最高的top20協同詞，可以再模型結果的基礎上篩選出「精美」，「唯美」，「細膩」等形容畫面的評價，和「震撼」，「逼真」等形容音效的評價。

再重複向模型輸入類似「畫面」，「音效」等可以用來評價遊戲的維度後，就可以將構建完整的近義詞詞典作為依據，聚類具有相似觀點的評論文本。

整個流程可以整理為以下這張流程圖：

做過模型的同學都知道，模型只是工具，人工的部分才是區分整套系統質量和表現的關鍵。這套觀點提取系統中需要人工處理的地方包括，數據（語料庫）的選擇，數據預處理，其中預處理又分分詞，去停詞，去除噪音數據等細節，人工提供評價維度的種子詞（上文提到的「畫面」，「音效」等），篩選模型輸出的近義詞和協同詞結果（所有的結果保存在人工構建的詞典中）。

這套系統建立完成後，將新的評論文本經過預處理後作為輸入，匹配文本中是否包含詞典中所有的評價維度的近義詞和協同詞，將匹配結果作為觀點標籤標註在該條評論上。這樣我們就可以用模型批量的為評論文本打上標籤，最後將所有標籤的結果匯總相加，就能得到無偏差的，全量的關於商品的評論，全面參考評論意見，輔助購買決策。

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