使用R和tidytext对Trustpilot 的评论进行主题建模

在这篇和分析中,我们将主题建模应用于我目前的电信提供商丹麦Trustpilot对“3”(其他国家的“三个”)的评论。 我对他们的客户服务不满意,并认为这将是一个有趣的主题建模用例。 通过这种方法, 我们可以尝试找出客户体验的哪些方面出现在积极和消极的评论中 。

 

我使用 Python脚本 从trustpilot.dk抓取了从2015年1月到2017年10月期间4000条关于“3”的客户评论“3”。

 

有关使用Julia Silge和David Robinson的tidytext包进行主题建模的更多详细信息,请查看 他们的书

 

需要的包

 

if(!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load(tidyverse,tidytext,tm,topicmodels,magrittr,
               jtools,gridExtra,knitr,widyr,ggraph,igraph,kableExtra)
if(!require("devtools")) install.packages("devtools")
devtools::install_github("56north/happyorsad")
library(happyorsad)

 

定制化ggplot主题

 

改善ggplot2中图形的外观非常简单。 为了保持一致性,我们将根据jtools包中的APA主题创建一个干净简单的主题,并修改一些功能。 背景颜色将设置为浅灰色调。 APA主题中省略了网格线。

 

my_theme <- function() {
  theme_apa(legend.pos   = "none") +
  theme(panel.background = element_rect(fill = "gray96", colour = "gray96"),
        plot.background  = element_rect(fill = "gray96", colour = "gray96"),
        plot.margin      = margin(1, 1, 1, 1, "cm"),
        panel.border     = element_blank(),        # facet border
        strip.background = element_blank())        # facet title background
}

 

加载和准备数据

 

我们的数据框有两列:一个名为Name的变量,包含评论者/作者的名字,它将作为一个变量来识别每个文档; 一个名为Review的变量,包含单个评论。

 

df <- read_csv2("https://raw.githubusercontent.com/PeerChristensen/trustpilot_reviews/master/3reviewsB.csv")
df %<>% 
  select(-X1) %>%  
  filter(Name != "John M. Sebastian")

 

鉴于我们的评论是丹麦语,我们可以使用happyorsad包计算每个评论的情绪评分。 分数基于丹麦的情绪词汇和FinnÅrupNielsen的分数列表。 我们还将确保所有单词都是小写的,并删除一堆预定义的丹麦停用词和频繁的动词。

 

df %<>%
  mutate(Sentiment = map_int(df$Review,happyorsad,"da")) %>%
  mutate(Review = tolower(Review)) %>%              
  mutate(Review = removeWords(Review, c("så", "3", "kan","få","får","fik", stopwords("danish"))))

 

情感分数的分布

 

在下面的密度图中,我们看到情感分数如何分布,中位数为2.正如您可能知道的那样,我们正在处理一个相当平庸的提供者。 但是,我们仍然想知道为什幺该公司的评分为10分满分里的6.7分。

 

我们可以非常粗略地将正面和负面评论放在不同的数据框架中,并对每个数据框架进行主题建模,以便探索哪些评论者喜欢和不喜欢3。

 

df %>% 
  ggplot(aes(x = Sentiment)) + 
  geom_density(size = 1) +
  geom_vline(xintercept = median(df$Sentiment), 
             colour = "indianred", linetype = "dashed", size = 1) +
  ggplot2::annotate("text", x = 15, y = 0.06, 
                    label = paste("median = ", median(df$Sentiment)), colour = "indianred") +
  my_theme() +
  xlim(-40,40)

 

 

用于积极评论的主题建模

 

下面创建的数据框包含2228个正面评论,分数高于1.单词将被分词化,即每行一个单词。

 

df_pos <- df            %>%
  filter(Sentiment > 1) %>%
  select(-Sentiment)    %>%
  unnest_tokens(word, Review)

 

在创建所谓的文档术语矩阵之前,我们需要计算每个文档(评论)的每个单词的频率。

 

words_pos <- df_pos              %>%
  count(Name, word, sort = TRUE) %>%
  ungroup()
reviewDTM_pos <- words_pos       %>%
  cast_dtm(Name, word, n)

 

现在我们有了一个“DTM”,我们可以将它传递给LDA函数,它实现了Latent Dirichlet Allocation算法。 它假定每个文档都是主题的混合,每个主题都是单词的混合。 k参数用于指定我们在模型中所需的主题数量。 让我们创建一个四主题模型!

 

reviewLDA_pos <- LDA(reviewDTM_pos, k = 4, control = list(seed = 347))

 

下图显示了分配给每个主题的评论数量。

 

tibble(topics(reviewLDA_pos))       %>%
  group_by(`topics(reviewLDA_pos)`) %>%
  count()                           %>% 
  kable()                           %>%
  kable_styling(full_width = F, position = "left")

 

 

我们还可以得到每个主题每个单词的概率,或“beta”。

 

topics_pos <- tidy(reviewLDA_pos, matrix = "beta")
topics_pos

 

## # A tibble: 46,844 x 3
##    topic term            beta
##    <int> <chr>          <dbl>
##  1     1 telefon    0.00376  
##  2     2 telefon    0.00358  
##  3     3 telefon    0.0165   
##  4     4 telefon    0.00319  
##  5     1 abonnement 0.00326  
##  6     2 abonnement 0.00871  
##  7     3 abonnement 0.00193  
##  8     4 abonnement 0.0130   
##  9     1 navn       0.000964 
## 10     2 navn       0.0000227
## # ... with 46,834 more rows

 

现在,我们可以找到每个主题的Top术语,即具有最高概率/ beta的单词。 在这里,我们选择前五个单词,我们将在一个图片中显示。

 

topTerms_pos <- topics_pos %>%
  group_by(topic)          %>%
  top_n(5, beta)           %>%
  ungroup()                %>%
  arrange(topic, -beta)    %>%
  mutate(order = rev(row_number()))

 

针对负面评论的主题建模

 

让我们首先对负面评论做同样的事情,创建一个包含973条评论的数据框架,其情绪得分低于-1。

 

df_neg <- df                        %>%
  filter(Sentiment < -1)            %>%
  select(-Sentiment)                %>%
  unnest_tokens(word, Review)
words_neg <- df_neg                 %>%
  count(Name, word, sort = TRUE)    %>%
  ungroup()
reviewDTM_neg <- words_neg          %>%
  cast_dtm(Name, word, n)
reviewLDA_neg <- LDA(reviewDTM_neg, k = 4, control = list(seed = 347))
tibble(topics(reviewLDA_neg))       %>%
  group_by(`topics(reviewLDA_neg)`) %>%
  count()                           %>%
  kable()                           %>%
  kable_styling(full_width = F, position = "left")

 

 

topics_neg <- tidy(reviewLDA_neg, matrix = "beta")
topTerms_neg <- topics_neg          %>%
  group_by(topic)                   %>%
  top_n(5, beta)                    %>%
  ungroup()                         %>%
  arrange(topic, -beta)             %>%
  mutate(order = rev(row_number()))

 

绘制主题模型

 

最后,让我们画出结果。

 

plot_pos <- topTerms_pos %>%
  ggplot(aes(order, beta)) +
  ggtitle("Positive review topics") +
  geom_col(show.legend = FALSE, fill = "steelblue") +
  scale_x_continuous(
    breaks = topTerms_pos$order,
    labels = topTerms_pos$term,
    expand = c(0,0)) +
  facet_wrap(~ topic,scales = "free") +
  coord_flip(ylim = c(0,0.02)) +
  my_theme() +
  theme(axis.title = element_blank())
plot_neg <- topTerms_neg %>%
  ggplot(aes(order, beta, fill = factor(topic))) +
  ggtitle("Negative review topics") +
  geom_col(show.legend = FALSE, fill = "indianred") +
  scale_x_continuous(
    breaks = topTerms_neg$order,
    labels = topTerms_neg$term,
    expand = c(0,0))+
  facet_wrap(~ topic,scales = "free") +
  coord_flip(ylim = c(0,0.02)) +
  my_theme() +
  theme(axis.title = element_blank())
grid.arrange(plot_pos, plot_neg, ncol = 1)

 

 

那幺,客户在Trustpilot.dk上撰写评论喜欢和不喜欢什幺? 不幸的是,这些评论都是丹麦语,但考虑到积极和消极评论的四个主题模型,这里是人们倾向于强调的内容:

 

积极评价:

覆盖面和数据
服务
手机,商店和新商店——也许商店经常更换出故障的手机?
计划(服务),丹麦克朗(丹麦货币),支付,账单-计划和支付的积极方面?

消极评价:

客户服务,计划
客户服务,电话,错误,计划
电话,覆盖率,商店
支付,账单,kr,计划

有趣的是,对于几乎相同的主题,客户似乎既有积极的体验,也有消极的体验。一些客户似乎体验到了良好的覆盖率,而另一些客户似乎抱怨覆盖率低。(客户)服务和支付也出现了相同的模式。

 

让我们进一步探索。

 

评论中的单词共现

 

为了查看在我们的两个数据集中是否经常使用“良好服务”和“不良服务”这样的单词对,我们将计算每对单词在标题或描述字段中出现的次数。 使用widyr包中的pairwise_count()很容易。

 

word_pairs_pos <- df_pos %>% 
  pairwise_count(word, Name, sort = TRUE)
word_pairs_neg <- df_neg %>%
  pairwise_count(word, Name, sort = TRUE)

 

然后,我们可以使用igraph和ggraph包绘制评论中同时出现的最常见的单词对。

 

set.seed(611)
pairs_plot_pos <- word_pairs_pos %>%
  filter(n >= 140)               %>%
  graph_from_data_frame()        %>%
  ggraph(layout = "fr") +
  geom_edge_link(aes(edge_alpha = n, edge_width = n), edge_colour = "steelblue") +
  ggtitle("Positive word pairs") +
  geom_node_point(size = 5) +
  geom_node_text(aes(label = name), repel = TRUE,
                point.padding = unit(0.2, "lines")) +
  my_theme() +
  theme(axis.title = element_blank(),
      axis.text = element_blank(),
      axis.ticks = element_blank())
pairs_plot_neg <- word_pairs_neg %>%
  filter(n >= 80)                %>%
  graph_from_data_frame()        %>%
  ggraph(layout = "fr") +
  geom_edge_link(aes(edge_alpha = n, edge_width = n), edge_colour = "indianred") +
  ggtitle("Negative word pairs") +
  geom_node_point(size = 5) +
  geom_node_text(aes(label = name), repel = TRUE,
                 point.padding = unit(0.2, "lines")) +
  my_theme() +
  theme(axis.title = element_blank(),
        axis.text = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank())
grid.arrange(pairs_plot_pos, pairs_plot_neg, ncol = 2)

 

 

在积极的评论中,很明显“好”(“上帝”)这个词倾向于与“服务”,“覆盖”和“总是”这两个词共同出现。 在负面评论中,我们看到“坏”(“dårlig”)与“服务”,“覆盖”和“从不”共同发生。 模式非常相似,但相反!

 

词对相关

 

找出客户认为3的好坏的更直接的方法是使用pairwise_cor()函数,并专门查找与丹麦语中“好”和“坏”的词最相关的词。 或者,我们可以执行n-gram分析以找出哪些词最常出现“好”和“坏”。

 

cor_pos <- df_pos                       %>% 
  group_by(word)                        %>%
  filter(n() >= 100)                    %>%
  pairwise_cor(word, Name, sort = TRUE) %>%
  filter(item1 == "god")                %>%
  top_n(7)
cor_neg <- df_neg                       %>% 
  group_by(word)                        %>%
  filter(n() >= 100)                    %>%
  pairwise_cor(word, Name, sort = TRUE) %>% 
  filter(item1 == "dårlig")             %>%
  top_n(7)

 

让我们把这些数据合并成一张图。

 

cor_words <- rbind(cor_pos, cor_neg) %>%
    mutate(order = rev(row_number()),
           item1 = factor(item1, levels = c("god", "dårlig")))
cor_words %>%
  ggplot(aes(x = order, y = correlation, fill = item1)) +
  geom_col(show.legend = FALSE) +
  scale_x_continuous(
    breaks = cor_words$order,
    labels = cor_words$item2,
    expand = c(0,0)) +
  facet_wrap(~item1, scales = "free") +
  scale_fill_manual(values = c("steelblue", "indianred")) + 
  coord_flip() +
  labs(x = "words") +
  my_theme()

 

 

这一分析证实了一些评论人喜欢3所提供的(customer)服务和覆盖率,而另一些评论人则对他们的服务和覆盖率持负面看法。

 

作者:Peer Christensen 原文链接: https://peerchristensen.netlify.com/post/topic-modelling-of-trustpilot-reviews-with-r-and-tidytext/

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