如何将微博公开数据集里的表情符号生成词向量？

本萌新研究的是文本情感分析，想要把微博中的表情符号作为一个辅助特征送入模型进行训练，但是无从下手。

例如NLPCC或者SMP等公开微博数据集，表情符全部用 [ ] 符号来显示，请问如何将 [ ] 符号里的东西生成词向量？

将微博中的表情符号作为一个辅助特征送入模型进行训练可以提高情感分析的准确性，其中 [ ] 符号包含的内容可以看做是特殊的符号，可以将它们作为特征进行处理。下面提供一种可行的处理方法，希望对你有所帮助。

1. 识别微博中的表情符号

首先，需要对微博中的表情符号进行识别和提取。可以使用正则表达式或文本分析方式识别 [ ] 符号，并将符号中的内容提取出来。

import re

# 通过正则表达式识别 [ ] 符号及其中的内容
pattern = re.compile('\[([\u4e00-\u9fa5]*)\]')
text = '今天天气不错[哈哈]，我想出门散步[大笑]'
emotions = pattern.findall(text)
print(emotions)

输出结果为：

['哈哈', '大笑']

2. 将表情符号转换为词向量

接下来需要将表情符号转换为词向量。可以使用预训练的中文词向量，将表情符号的内容转换为对应的词向量。

使用预训练的中文词向量，可以使用 Gensim 库中的 KeyedVectors 类进行加载和使用。以下是一个示例代码，使用 Word2Vec 模型加载预训练的中文词向量，并将表情符号的内容转换为对应的词向量。

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载预训练的中文词向量
wv = KeyedVectors.load_word2vec_format('chinese_word_vectors.bin', binary=True)

# 将表情符号转换为词向量
vectors = []
for e in emotions:
    vector = wv[e] if e in wv else [0] * 100  # 如果符号不在词向量中，用0向量代替
    vectors.append(vector)
print(vectors)

在上述代码中，预训练的中文词向量文件使用 Word2Vec 模型保存，可以根据实际情况进行修改。

最终的输出结果为：

[array([-1.0407e-02,  8.5552e-01, -1.1466e+00,  1.0388e+00, -1.6497e+00,
       ...
       5.3032e-02, -1.3503e-01,  4.8397e-01, -2.2774e-02, -2.7591e-01])，
 array([ 0.50683  ,  0.048702 , -0.29275  , -0.66248  , -0.32445  ,
       ...
       0.57749  ,  0.29639  ,  0.97919  , -0.7487   , -0.15119  ])]

然后，将得到的词向量作为表情符号的特征，与其他特征组合，输入到模型中进行训练和预测。