要实现从评价中提取高频关键词，并判别其正负面性，其实是通过人工智能领域中的一个分支：自然语言处理。
在了解自然语言处理之前，我们先来说说，什么是自然语言（Natural Language）？
自然语言，即人们日常使用的语言，也就是每天包围着我们的文本信息和语音信息。
了解自然语言
这样或许还不太能知道到底什么是自然语言处理，我们简单看一些它的应用，来帮助理解为什么要让计算机去处理自然语言吧～
1.邮件过滤：
系统会根据电子邮件的内容识别电子邮件是否属于三个类别（重要、社交或广告）之一，或者判断一封邮件是否是垃圾邮件。
此时就是通过NLP来对这些邮件进行一系列的分类。
2. 搜索引擎，如百度、谷歌等。
在我们输入2-3个字后，搜索引擎会显示可能的搜索词。或者如果输入了错别字，搜索引擎会自动进行更正。
这就是通过NLP技术来实现的搜索自动完成和自动更正功能，帮助我们更有效地找到准确的结果。
3. 机器翻译，比如Google、有道翻译。
目前所追求的翻译，不再仅仅是通过计算机直接将一种语言转换为另一种语言，而是需要像人类一样能够理解世界知识和上下文。
要让电脑像人类一样理解自然语言，必然离不开NLP技术。
4. 语音助理，比如Siri、智能音箱等。
现在的语音助理，与人类之间的交流不再是简单的你问我答，不少语音助手甚至能和人类进行深度交谈。
同样在这背后离不开NLP技术，使得语音助理能够将人类语言转换为机器语言，然后执行相应的操作。
通过这些例子大概可以感受到，我们每天都会产出大量的自然语言信息。在面对自然语言时，除了单纯地阅读和倾听外，往往会进行更多复杂的操作和处理。
但人工处理的代价过于高昂，因此会期望训练计算机来代替人类，这就是自然语言处理的意义。
然而，自然语言并没有想象中那么容易处理。
与人工语言（编程语言或数学语言等）相比，自然语言有着多变、非结构化等各种特殊和复杂的特点。
例如：
编程语言中的关键词数量是固定的，而自然语言中能使用的词汇量是无限的，甚至还在不断创造新词；
编程语言具有结构性，如类和对象，但显然自然语言不具有这样的结构。
总结一下，广义上来讲任何处理自然语言的计算机操作都可以被理解为NLP。
它可以实现一些简单的功能，比如短语之间的翻译。
同时，NLP也致力于完成一些具有挑战性的任务，比如完全“理解”人类话语。
了解完自然语言处理（NLP）的基本概念、应用和面临的一些挑战后，我们来思考一下：
在自然语言这个复杂的系统里，是否存在一个基本单位呢？
这样便可以把无规律的文本信息降维处理后，再来完成后续的NLP任务。
拆解文本
1.一篇文本是由无数句话组成，而一句话又是由一个个词语组成，因此可以将词语看作是自然语言的基本单位。
那么在进行NLP时，就需要先将句子中的词语分开。
对于英文，只需要按照空格和标点符号就可以将词语分开。但在中文文本里，所有的字都连在一起，计算机并不知道一个字应该与其前后的字连成词语，还是应该自己形成一个词语。
因此，需要借助额外的工具将中文文本中的词语分隔开。这项技术被称为中文的分词，具体的操作我们会在下节课进行学习。
2.分词完成后，就可以根据这些词语找到属于这个文本的特点，也就是常说的特征（feature）。对于文本而言，词语出现的频率就可以作为一项特征。那么，词频这个特征就能帮我们提取出关键词。在进行NLP时，构造词袋模型（Bag-of-Words Model）是一种常用的用于统计词频的技术。
可以看到，通过词袋模型生成的结果，词的顺序和语法都被忽略了，变成了一些词语间的组合，但又在一定程度上保留了主题信息。
我们根据词袋中“物流”、“屏幕”等词语，仍然可以知道这三条评价与物流和屏幕有关。同时，根据词频，我们也获取了关于这三条评价的关键词：“满意”、“物流”和“屏幕”。
将复杂的词句结构降维成体现主题的词语计数，以便计算机进行后续的处理。这就是词袋模型的基本思想。
分析商品评价：
根据刚才的思路分析，我们就得到了如下解题步骤：
1. 寻找、读取，并处理数据集
2. 统计词频，提取关键词
3. 构造模型，预测评价的正负面性
今天我们会先学习第一个步骤：寻找、读取和处理数据集。
什么是CSV文件呢？
CSV（Comma-Separated Values）（逗号分隔值）文件以纯文本的形式储存数字、文本等表格数据。它的数据格式如图所示，文件中多个数据之间通常用逗号分隔，每一行的数据都是相同的结构。
读取CSV文件
代码的作用
这段代码展示了使用csv模块来读取存储了电视评价的CSV文件。
STEP1. 导入csv模块
STEP2. 打开文件
STEP3. 读取文件
# 导入csv模块
import csv
# 使用open()函数打开数据集，并将返回的文件对象存储在变量file中
file = open("/Users/yequ/TVComments.csv", "r")
# 使用csv.reader()函数读取数据集，并赋值给变量reader
reader = csv.reader(file)
解析代码
1. 导入模块
Python提供了一个用于处理CSV文件的模块：csv 模块。由于是内置模块，所以不需要安装，直接使用import导入即可。
2. 打开文件：open()
在使用csv模块读取文件前，得先通过open()函数打开需要被读取的文件。该函数用于打开一个文件，并返回对应的文件对象。
open()函数：第一个参数
第一个参数是文件路径(path)，也是必选参数。本例中，将存储了电视评价的数据集的路径："/Users/yequ/TVComments.csv"，作为必选参数传入到open()函数中。
open()函数：第二个参数
第二个参数代表打开方式，用特定的字符串表示。我们只需要读取该文件，所以使用 r ，表示以只读的方式读取文件。
文本对象
open()函数返回一个文件对象，我们将它存储在变量file中。
3. 读取文件：csv.reader()
打开数据集后，我们就可以使用csv.reader()函数读取CSV文件，只需将文件对象file作为参数传入其中。
reader对象
使用csv.reader()函数时，返回的是一个reader对象，我们将它存储在了变量reader中。
逐步修改
什么是reader对象？
读取文件后，获取到的是一个reader对象。
reader对象存储的是CSV文件里所有行数据，相当于每一行数据都作为字符串列表返回。
我们可以使用for循环遍历它，输出每一次遍历结果进行查看。
查看提取信息
根据输出可以看到，CSV文件里的每一行都被读作成了一个字符串列表。由于CSV文件有两列数据，所以对应的每个列表里都有两个元素：
第一个元素是评价；
第二个元素是该评价对应的正负面性。
这就意味着，CSV文件里有多少行评价数据，reader对象中就有多少个列表。
为了方便接下来对所有的评价进行处理，我们可以对reader变量里的数据进行标准化处理。
标准化处理
具体的方法是把所有的评价都存储在一个列表中，这样不论是遍历所有评价还是访问单独的某一条评价，都会非常方便。
步骤如下：
1. 先创建一个空列表，用于存储reader对象中的值
2. 使用for循环遍历reader对象
3. 使用append()函数，将reader对象中的每行数据添加到空列表data中
完成后，data列表里存储的就是我们需要的电视评价数据啦～
修改代码如下：
输出结果
