原文链接：《无问西东》豆瓣短评分析
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电影《无问西东》讲述了四代人清华人，在矛盾与期待中不断找寻自我、砥砺前行的故事。上映后得到了广泛的关注，也引发了强烈的讨论。本文首先通过爬虫技术，从豆瓣上获得相关短评内容与打分，然后观察打分分布，划分正负偏好，最后进行分词与关键词提取，观察正向、负向偏好之间关键词差异。”
爬取豆瓣短评
寻找链接
首先在浏览器打开豆瓣主页，搜索无问西东电影，可以看到下面的短评板块，点击“更多短评”可以进入短评的专属页面，此页面是一个GET类的url：“https://movie.douban.com/subject/6874741/comments?start=0&limit=20&sort=new_score&status=P&percent_type=”，点击“后页”，观察url的变化情况，可以发现每一页显示20条短评，通过改变url中start取值，可以转换到不同的页数，即第二页短评url中start参数取值为20，因此，我们就找到了需要爬取的内容链接。
定位标签
使用Chrome开发者工具，发现短评的内容在p标签中，打分信息较为复杂，首先要找到class_＝comment-item的div标签，再找到里面class＝rating的span标签，并根据标签内容进行分数对应。
代码实现
豆瓣做了相关限制，非登录状态下只能获取每个电影的前220条。因此这里以抓取前220页短评内容为例，获取短评内容及打分。
将文本与打分信息生成dataframe，并保存为csv文件，方便后续使用。
打分分布情况
得到了220条短评的打分数据，首先通过绘制柱状图，观察各分数的比例分布。
可以看到，打2分的最多，其次为4分。这里我们假设，4分、5分为正向偏好，1分、2分为负向偏好，3分为中立，下面分别对正向偏好和负向偏好做关键词提取，观察两者间差别。
分词与关键词提取
分词
中文分词分为基于规则和基于统计两大类，jieba分词包结合了两类方法，可以较方便的实现分词。在分词的同时，进行删除停用词的操作。
关键词提取
jieba实现了TF-IDF和TextRank两种关键词提取算法，指定关键词个数、词性，可返回关键词和相应权重。
第一列代表了负向偏好的关键词和权重，第二列代表了正向偏好和权重。可以看到，正负向偏好的关键词有一定差异，负向偏好关键词有“难看”，“看不下去”，“可惜”，“不行”等明显否定倾向的词，而正向偏好关键词有“喜欢”，“好看”等可以反映出正向评论的词。
后续操作
如上只是对于评价内容做了简单的分析，自然语言分析分为许多方向并用广泛应用。后续还可以进行如下操作丰富对此文本的分析：
1，画词云，直观看出正负向偏好关键词的差异。
2.对正负向评论分别进行文本相似性分析。
3.通过机器学习算法，训练此向量，进行情感分析。
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