文本分析 订阅
文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题,它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。文本(text),与 讯息(message)的意义大致相同,指的是由一定的符号或符码组成的信息结构体,这种结构体可采用不同的表现形态,如语言的、文字的、影像的等等。文本是由特定的人制作的,文本的语义不可避免地会反映人的特定立场、观点、价值和利益。因此,由文本内容分析,可以推断文本提供者的意图和目的。 展开全文
文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题,它把从文本中抽取出的特征词进行量化来表示文本信息。文本(text),与 讯息(message)的意义大致相同,指的是由一定的符号或符码组成的信息结构体,这种结构体可采用不同的表现形态,如语言的、文字的、影像的等等。文本是由特定的人制作的,文本的语义不可避免地会反映人的特定立场、观点、价值和利益。因此,由文本内容分析,可以推断文本提供者的意图和目的。
信息
外文名
text analysis
定    义
符号或符码组成的信息结构体
制作方
中文名
文本分析
应用范围
社会知识管理方面
文本分析特征
将它们从一个无结构的原始文本转化为结构化的计算机可以识别处理的信息,即对文本进行科学的抽象,建立它的数学模型,用以描述和代替文本。使计算机能够通过对这种模型的计算和操作来实现对文本的识别。由于文本是非结构化的数据,要想从大量的文本中挖掘有用的信息就必须首先将文本转化为可处理的结构化形式。人们通常采用向量空间模型来描述文本向量,但是如果直接用分词算法和词频统计方法得到的特征项来表示文本向量中的各个维,那么这个向量的维度将是非常的大。这种未经处理的文本矢量不仅给后续工作带来巨大的计算开销,使整个处理过程的效率非常低下,而且会损害分类、聚类算法的精确性,从而使所得到的结果很难令人满意。因此,必须对文本向量做进一步净化处理,在保证原文含义的基础上,找出对文本特征类别最具代表性的文本特征。为了解决这个问题,最有效的办法就是通过特征选择来降维。有关文本表示的研究主要集中于文本表示模型的选择和特征词选择算法的选取上。用于表示文本的基本单位通常称为文本的特征或特征项。特征项必须具备一定的特性:1)特征项要能够确实标识文本内容;2)特征项具有将目标文本与其他文本相区分的能力;3)特征项的个数不能太多;4)特征项分离要比较容易实现。在中文文本中可以采用字、词或短语作为表示文本的特征项。相比较而言,词比字具有更强的表达能力,而词和短语相比,词的切分难度比短语的切分难度小得多。因此,大多数中文文本分类系统都采用词作为特征项,称作特征词。这些特征词作为文档的中间表示形式,用来实现文档与文档、文档与用户目标之间的相似度计算 。如果把所有的词都作为特征项,那么特征向量的维数将过于巨大,从而导致计算量太大,在这样的情况下,要完成文本分类几乎是不可能的。特征抽取的主要功能是在不损伤文本核心信息的情况下尽量减少要处理的单词数,以此来降低向量空间维数,从而简化计算,提高文本处理的速度和效率。文本特征选择对文本内容的过滤和分类、聚类处理、自动摘要以及用户兴趣模式发现、知识发现等有关方面的研究都有非常重要的影响。通常根据某个特征评估函数计算各个特征的评分值,然后按评分值对这些特征进行排序,选取若干个评分值最高的作为特征词,这就是特征选择(Feature Selection)。
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问答
  • 2021-11-06 18:42:05

    词条(term)查询和全文(fulltext)查询最大的不同之处是:全文查询首先分析(Analyze)查询字符串,使用默认的分析器分解成一系列的分词,term1,term2,termN,然后从索引中搜索是否有文档包含这些分词中的一个或多个。

    所以,在基于全文的检索里,ElasticSearch引擎会先分析(analyze)查询字符串,将其拆分成小写的分词,只要已分析的字段中包含词条的任意一个,或全部包含,就匹配查询条件,返回该文档;如果不包含任意一个分词,表示没有任何文档匹配查询条件。

    这里就牵涉到了ES里很重要的概念,文本分析,当然对应非text类型字段来说,本身不存在文本数据词项提取的问题,所以没有文本分析的问题。

    文本分析的过程

    分析(analysis )是在文档被发送并加入倒排索引之前,Elasticsearch在其主体上进行的操作。在文档被加入索引之前,Elasticsearch让每个被分析字段经过一系列的处理步骤:

    • 字符过滤–使用字符过滤器转变字符。
    • 文本切分为分词—将文本切分为单个或多个分词。
    • 分词过滤—使用分词过滤器转变每个分词。
    • 分词索引–将这些分词存储到索引中。

    字符过滤

    Elasticsearch首先运行字符过滤器(char filter)。这些过滤器将特定的字符序列转变为其他的字符序列。这个可以用于将 HTML从文本中剥离,或者是将任意数量的字符转化为其他字符。

    例如将“I love u 2”这种缩写的短消息纠正为“I love you too”。

    切分为分词

    在应用了字符过滤器之后,文本需要被分割为可以操作的片段。底层的Lucene是不会对大块的字符串数据进行操作。相反,它处理的是被称为分词(token)的数据。

    分词是从文本片段生成的,可能会产生任意数量(甚至是0)的分词。例如,在英文中一个通用的分词是标准分词器,它根据空格、换行和破折号等其他字符,将文本分割为分词。在我们的例子里,这种行为表现为将字符串“I like ELK,it
    include Elasticsearch&LogStash&Kibana”分解为分词 I like ELK it include Elasticsearch and LogStash Kibana。

    分词过滤器

    一旦文本块被转换为分词,Elasticsearch将会对每个分词运用分词过滤器(token filter)。 这些分词过滤器可以将一个分词作为输入,然后根据需要进行修改,添加或者是删除。最为有用的和常用的分词过滤器是小写分词过滤器,它将输人的分词变为小写,确保在搜索词条“nosql"的时候,可以发现关于“NoSQL"的数据。分词可以经过多于1个的分词过滤器,每个过滤器对分词进行不同的操作,将数据塑造为最佳的形式,便于之后的索引。

    分词索引

    当分词经历了零个或者多个分词过滤器,它们将被发送到Lucene进行文档的索引。这些分词组成了倒排索引。

    配置分析器

    字符过滤器、分词器、分词过滤器统称为分析器(analyzer),它可以定义为零个或多个字符过滤器、1个分词器、零个或多个分词过滤器。Elasticsearch中提供了很多预定义的分析器,我们可以直接使用它们而无须构建自己的分析器。

    配置分析器可以使用_analyze接口:

    GET /_analyze
    POST /_analyze
    GET /<index>/_analyze
    POST /<index>/_analyze
    

    可以使用_analyze API来测试analyzer如何解析我们的字符串的。

    因为文本分词会发生在两个地方:

    • 创建索引:当索引文档字符类型为text时,在建立索引时将会对该字段进行分词;
    • 搜索:当对一个text类型的字段进行全文检索时,会对用户输入的文本进行分词。

    所以这两个地方都可以对分词进行配置。

    创建索引时

    ES将按照下面顺序来确定使用哪个分词器:

    1. 先判断字段属性是否有设置分词器,如果有,则使用字段属性上的分词器设置;
    2. 如果索引上设置了分词器,则使用索引上设置的分词器;
    3. 如果上面两个都未设置,则使用ES全局默认的standard分词器。

    为索引设置默认分词器:

    put test_index
    {
      "settings": {
        "analysis": {
          "analyzer": {
            "default": {
              "type": "simple"
            }
          }
        }
      }
    }
    

    还可以为索引配置内置分词器,并修改内置的部分选项修改它的行为:

    put test_index2
    {
      "settings": {
        "analysis": {
          "analyzer": {
            "my_analyzer": {
              "type": "standard",
              "stopwords": [
                "the",
                "a",
                "an",
                "this",
                "is"
              ]
            }
          }
        }
      }
    }
    

    如何为字段指定内置分词器:

    put test_index3
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "title": {
            "type": "text",
            "analyzer": "standard",
            "search_analyzer": "simple"
          }
        }
      }
    }
    

    甚至还可以自定义分词器。

    我们综合来看看分词的设置,并且通过_analyzer接口来测试分词的效果:

    PUT my_index
    {
      "settings": {
        "analysis": {
          "analyzer": {
            "std_english": {
              "type": "standard",
              "stopwords": "_english_"
            }
          }
        }
      },
      "mappings": {
        "properties": {
          "my_text": {
            "type": "text",
            "analyzer": "standard",
            "fields": {
              "english": {
                "type": "text",
                "analyzer": "std_english"
              }
            }
          }
        }
      }
    }
    

    我们首先,在索引my_index中配置了一个分析器std_english,std_english中使用了内置分析器standard,并将standard 的停止词模式改为英语模式_english_(缺省是没有的),对字段my_text配置为多数据类型,分别使用了两种分析器,standard和std_english。

    POST /my_index/_analyze
    {
      "field": "my_text",
      "text": "The old brown cow"
    }
    输出结果:
    {
      "tokens" : [
        {
          "token" : "the",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 3,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 0
        },
        {
          "token" : "old",
          "start_offset" : 4,
          "end_offset" : 7,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 1
        },
        {
          "token" : "brown",
          "start_offset" : 8,
          "end_offset" : 13,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 2
        },
        {
          "token" : "cow",
          "start_offset" : 14,
          "end_offset" : 17,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 3
        }
      ]
    }
    
    POST /my_index/_analyze
    {
      "field": "my_text.english",
      "text": "The old brown cow"
    }
    输出结果:
    {
      "tokens" : [
        {
          "token" : "old",
          "start_offset" : 4,
          "end_offset" : 7,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 1
        },
        {
          "token" : "brown",
          "start_offset" : 8,
          "end_offset" : 13,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 2
        },
        {
          "token" : "cow",
          "start_offset" : 14,
          "end_offset" : 17,
          "type" : "<ALPHANUM>",
          "position" : 3
        }
      ]
    }
    

    通过上述运行我们可以看到,分析器std_english中的The被删除,而standard中的并没有。这是因为my_text.english配置了单独的停止词。

    文档搜索时

    文档搜索时使用的分析器有一点复杂,它依次从如下参数中如果查找文档分析器:

    1. 搜索时指定analyzer参数
    2. 创建索引时指定字段的search_analyzer属性
    3. 创建索引时字段指定的analyzer属性
    4. 创建索引时setting里指定的analysis.analyzer.default_search
    5. 如果都没有设置则使用standard分析器

    搜索时指定analyzer查询参数:

    GET my_index/_search
    {
      "query": {
        "match": {
          "message": {
            "query": "Quick foxes",
            "analyzer": "stop"
          }
        }
      }
    }
    

    指定字段的analyzer和seach_analyzer:

    PUT my_index
    {
      "mappings": {
        "properties": {
          "title": {
            "type": "text",
            "analyzer": "whitespace",
            "search_analyzer": "simple"
          }
        }
      }
    }
    

    指定索引的默认搜索分词器

    PUT test_index4{  "settings": {    "analysis": {      "analyzer": {        "default": {          "type": "simple"        },        "default_seach": {          "type": "whitespace"        }      }    }  }}
    
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    一、文本处理

    中文分词是中文文本处理的一个基础步骤。jieba分词工具是最常见的语言分词工具:

    import jieba
    import jieba.posseg as psg
    from collections import Counter
    

    jieba分词中有三种分词模式,不同的分词模式将直接影响分词的结果:

    1、精确模式(默认)

    试图将句子最准确的切开,适合文本分析:

    text = '我现在在jupyter notebook上写文本分析的代码!'
    cut = jieba.cut(text)
    '/'.join(cut)
    

    在这里插入图片描述
    除此之外还可以给出各个词语的词性:

    words = psg.cut(text)
    for word,flag in words:
        print(word,flag)
    

    在这里插入图片描述

    2、全模式

    把句子中所有可以组成词的词语都扫描出来,速度快,但不能解决歧义:

    '/'.join(jieba.cut(text,True))
    

    在这里插入图片描述
    很显然,它将所有可以组成词的词语都扫描出来,但出现了一些原意中不应该出现的词语,如“本分”

    3、搜索引擎模式

    在精确模式的基础上,对长词再次切分,提高召回率,是用于搜索引擎分词:

    baogao = open('...\\政协报告.txt', encoding = 'UTF-8').read()
    print('文本长度:',len(baogao))
    baogao_words = [x for x in jieba.cut(baogao) if len(x)>=2]
    c = Counter(baogao_words).most_common(20)
    c
    

    在这里插入图片描述

    baogao_words1 = [x for x in jieba.cut_for_search(baogao) if len(x)>=2]
    c1 = Counter(baogao_words1).most_common(20)
    c1
    

    在这里插入图片描述
    从两张图的差异可以看出,精确模式中“人民政协”中的“政协”并没有算到“政协”出现的次数之中,需要利用搜索引擎模式才能把文中所有“政协”出现的次数算到一起

    二、词云图

    词云图是由词汇组成类似云的彩色图形,利用词云图可以过滤文章大量无关紧要的文本信息,使浏览者能够很直接客观地凭借视觉感官提取文本中的主题内容

    1、wordcloud模块导入

    import jieba.analyse
    import matplotlib as mpl
    import matplotlib.pyplot as plt
    from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS,ImageColorGenerator
    

    词云图主要用到的是WordCloud词云包

    2、词云图实现

    content = open('...\\政协报告.txt', encoding = 'UTF-8').read()
    tags = jieba.analyse.extract_tags(content,topK=200,withWeight=False)
    text = ' '.join(tags)
    wc = WordCloud(font_path='C:\\Windows\\Fonts\\华文行楷.ttf',
                  background_color='white',max_words=100,
                  max_font_size=120,min_font_size=10,
                  random_state=42,width=1200,height=900)
    wc.generate(text)
    plt.imshow(wc)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    

    读取相关文件后,用jieba分词,再筛选出出现频率较高的200个词语生成词云图
    在这里插入图片描述

    三、实例——利用股评进行情绪分析

    1、数据来源及snownlp模块导入

    相关股评来自新浪财经-股市及时雨标题信息
    https://finance.sina.com.cn/roll/index.d.html?cid=56589&page=1
    情绪分析利用SnowNLP进行打分,得分在0~1之间,0表示消极、1表示积极,0.5可用于区分积极与否

    import pandas as pd
    from snownlp import SnowNLP
    import matplotlib.pyplot as plt
    import seaborn as sns
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False
    sns.set_style('whitegrid',{'font.sans-serif':['simhei','Arial']})
    

    在这里插入图片描述
    股票数据的获取可参考我之前写的文章
    Python量化交易策略及回测系统

    2、代码实现

    2.1、读取股评文件

    comments = pd.read_csv('...\\情绪.csv',index_col=0)
    comments.head()
    

    在这里插入图片描述

    2.2、处理数据

    i=0
    while(i<lencom):
        comments.iloc[i,1]=str(comments.iloc[i,1])[1:7]
        i+=1
    comments.head()
    

    由于爬取的“日期”数据中出现了较多的其他信息,我们可以将这些数据处理一下:
    在这里插入图片描述

    2.3、计算情绪指数

    comments['情绪'] = None
    lencom = len(comments)
    i=0
    while(i<lencom):
        s=SnowNLP(comments.iloc[i,0]).sentiments
        comments.iloc[i,2]=s
        i+=1
    comments.head()
    

    利用股评文本,计算相应情绪指数,并将这些数据增加到DataFrame数据中的“情绪”一列中:
    在这里插入图片描述

    2.4、计算每日情绪均值

    numbyday = comments['情绪'].groupby(comments['日期']).count()
    emobyday = comments['情绪'].groupby(comments['日期']).sum()
    markbyday = pd.DataFrame()
    markbyday['情绪']=emobyday
    markbyday['计数']=numbyday
    markbyday['情绪指数']=markbyday['情绪']/markbyday['计数']
    markbyday.head()
    

    在这里插入图片描述

    2.5、获取股票数据

    import akshare as ak
    sh_df = ak.stock_zh_a_daily(symbol='sh000001', start_date='20220209', end_date='20220328')
    sh_df
    

    在这里插入图片描述

    2.6、计算股票涨跌幅

    market = pd.DataFrame()
    market['日期']=sh_df.iloc[1:,0]
    market['change']=sh_df['close'].pct_change(periods=1)
    market
    

    在这里插入图片描述

    2.7、数据再处理

    i=0
    lenmark=len(markbyday)
    markbyday['order']=markbyday.index
    markbyday['日期']=None
    while(i<lenmark):
        str1 = markbyday.iloc[i,3]
        str2 = '2022-'+str1[0:2]+'-'+str1[3:5]
        markbyday.iloc[i,4]=str2
        i+=1
    markbyday.head()
    

    由于两个DataFrame数据合并需要它们的索引一致,因此在情绪指数数据中增加一列“日期”数据,使这些数据与股票涨跌幅数据中的“日期”数据类型一致,便于合并:
    在这里插入图片描述

    2.8、数据合并

    markbyday.set_index('日期',inplace=True)
    market.set_index('日期',inplace=True)
    result = market.join(markbyday)
    result
    

    在这里插入图片描述

    2.9、数据可视化

    plt.figure(figsize=(10,8))
    plt.plot(result['change'],label='上证波动')
    plt.plot(result['情绪指数'],label='情绪波动')
    plt.title('市场波动与情绪指数')
    plt.xlabel('交易日期',fontsize=15)
    plt.ylabel('波动率',fontsize=15)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()
    

    最终,将股票涨跌幅数据和情绪指数数据展现出来

    3、结果分析

    3.1、折线图

    在这里插入图片描述
    从图中可以看出,股票的上下波动与情绪的乐观与否是相对应地发生变化的,而且当股票收益率有向下趋势时,情绪也随之从较乐观(0.68)到较悲观(0.42)转变

    3.2、词云图

    lencom = len(comments)
    i=0
    text=''
    while(i<lencom):
        text = text + comments.iloc[i,0]
        i+=1
    tags1 = jieba.analyse.extract_tags(text,topK=100,withWeight=False)
    text1 = ' '.join(tags1)
    wc1 = WordCloud(font_path='C:\\Windows\\Fonts\\华文行楷.ttf',
                  background_color='white',max_words=100,
                  max_font_size=120,min_font_size=10,
                  random_state=42,width=1200,height=900)
    wc1.generate(text1)
    plt.imshow(wc1)
    plt.axis('off')
    plt.show()
    

    除了情绪指数之外,我们也可以通过词云图观察,与情绪相关的、出现较多次的词语有:强势、回落、震荡、冲高、领涨、涨停、走弱……
    在这里插入图片描述

    结语

    文本分析是数据分析当中的重要领域。利用分词、词频统计、词云图制作和语句情景分析等技术,可以从文本素材中发现很多有价值的数据和规律。在金融数据分析中,文本分析可用于财经舆情监测、股评情绪分析、会计报表分析等场景的实际案例之中。

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  • 07.文本分析

    千次阅读 2021-01-02 19:07:59
    主要内容为文本分析的意义、文本分析的任务与方法、文本分析可视化、文本分析工具。 文章目录一、文本分析的意义二、文本分析的任务与方法1、文本分析的主要任务文本分析的过程包括几个主要的步骤:2、句子切分、...

    前言:基于人大的《数据科学概论》第七章。主要内容为文本分析的意义、文本分析的任务与方法、文本分析可视化、文本分析工具。

    一、文本分析的意义

    根据估算,各类组织(包括企业、政府)拥有的数据里,80%是非结构化的数据,其中大部分是文本的形式。

    • 非结构化的文本数据,包括电子邮件、博客、微博、客户反馈、医疗记录、合同文本等。
    • 这些文本里面,隐藏着潜在的价值。只有通过适当的分析方法,才能从中提取这些有价值的信息。

    二、文本分析的任务与方法

    1、文本分析的主要任务

    包括文本索引与检索、文本分类、文本聚类、文档摘要、主题提取、命名实体识别/概念抽取/关系建模、情感分析等。

    文本分析的过程包括几个主要的步骤:

    1. 采集文本数据集
    2. 运用文本分析方法分析文本
    3. 对分析结果进行可视化以及解释和评估分析结果等

    2、句子切分、分词、词性标注、语法分析

    (1)句子切分和分词

    为了对文本进行分析,首先需要把文本切分成一个个句子。接着,需要对句子进行分词。、

    (2)词性标注

    词性标注(简称POS Tagger)软件,分析某种语言的文本,然后针对每个词赋予POS标记,比如名词、动词

    形容词等。

    (3)语法树

    Parser(语法解析器)首先对句子的文本进行分词,然后进行POS标注,根据POS标注结果以及句子成分信息,找出单词/短语之间的依赖关系,最后构建句子的语法解析树,结果以有向图、或者树的形式展示。

    在这里插入图片描述

    3、文本索引和检索

    信息(这里主要指文本)检索,是针对用户提出的信息需求,一般是以关键字表达的查询,从文档集中查找和查询相关度高的文档或者文档片段,返回给用户。

    信息检索系统,一般包括四个主要部分,分别是数据预处理、索引生成、检索、结果排序等。

    4、文本分类(classification)

    文本分类,是把文档集合中的每个文档,划分到一个预先定义的一个主题类别。

    • 文本分类是文本分析和挖掘的一项重要工作。把电子邮箱收到的邮件,适当进行分类,分为正常邮件和垃圾邮件,就是文本分类的一个应用实例。
    • 文本分类是典型的有监督学习的例子,训练集由已经明确分好类别的文档组成,文档就是输入,对应的类别就是输出。

    (1)文本分类系统的主要功能模块

    1. 预处理器。把文档集合中的文档格式化为某种模式,方便后续处理
    2. 统计。进行词频统计,词项与分类的相关概率的统计
    3. 特征抽取。从文档中抽取反映文档主题的特征。
    4. 分类器的训练。利用文档集部分文档的特征,对分类器进行训练。
    5. 进行预测。利用分类器确定其他文档额的类别。

    (2)使用朴素贝叶斯算法实现文本分类

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    (3)文本聚类

    文本聚类,是把相似度大的文档放在同一类簇(为了和分类任务Classification中的类别Category分开,在这里Cluster称为类簇)中,相似度小的文档放在另外的类簇中,它是一种无监督的机器学习(没有训练集)方法。

    • 文档聚类,应用于需要对文本信息进行有效组织(Organization)、浏览(Browsing)、和摘要(Summarization)的场合。

    (4)文档摘要

    文档摘要是为文档抽取或者生成一个简洁的版本。

    (5)主题抽取

    文档的主题,是文档所描述的事物、概念等。比如一篇文档是关于美国大选的,另外一篇文档是关于欧洲冠军杯的,我们可以把这两篇文档归入政治和体育两个大的主题中。

    (6)命名实体识别、概念抽取和关系抽取、事实抽取

    • 命名实体识别的目的是发现文档里的各种实体。
    • 概念抽取和关系抽取
    • 事实抽取

    (7)情感分析

    情感分析的应用很广泛,包括对问卷调查(Survey)、产品的用户评论(Review)、新闻(News)、博客(Blog)、论坛(Forum)、呼叫中心日志记录(Call Center Logs)等进行情感分析。

    情感分析包括情感信息抽取情感信息分类以及情感信息的检索及归纳三个层次的任务。

    三、文本分析可视化

    四、文本分析工具

    • NLTK
    • OPEN NLP
    • Stanford NLP
    • Lingpipe
    • Gate
    • UIMA
    • Netlytic
    展开全文
  • python·文本分析

    千次阅读 2021-07-11 22:24:45
    python·文本分析词云图停用词处理分词 词云图 import matplotlib.pyplot as plt #数学绘图库 import jieba #jieba分词库 from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator #词云库 from PIL import Image #...

    词云图

    from wordcloud import WordCloud

    import matplotlib.pyplot as plt     #数学绘图库
    import jieba      #jieba分词库
    from wordcloud import WordCloud,ImageColorGenerator    #词云库
    from PIL import Image      #图像处理标准库
    import numpy as np   #数据科学计算的核心库
    text = open(r'E:\data8.txt',"r",encoding="utf-8").read()# 词文档
    #print(text)
    
    #对文章进行分词
    wordlist_after_jieba = jieba.cut(text, cut_all=False)
    wl_space_split = " ".join(wordlist_after_jieba)
    print(wl_space_split)
    
    image = Image.open(r'E:\2.jpeg') # 绘制词云底图
    graph = np.array(image)      #图像数据化
    
    wc = WordCloud(font_path = r"msyh.ttc",background_color='white',max_font_size=80,mask=graph)
    wc.generate(wl_space_split)
    image_color = ImageColorGenerator(graph)
    wc.recolor(color_func = image_color)
    wc.to_file(r'E:\wordcloud.png')
    
    #第七步,显示图片
    plt.figure("健身卡")    #指定词云图的名称
    plt.imshow(wc)          #以图片的形式显示词云
    plt.axis("off")         #关闭图像坐标系
    plt.show()              #显示图片
    
    

    from pyecharts.charts import WordCloud

    import jieba
    import sqlite3
    import pandas as pd
    from collections import Counter
    import pyecharts.options as opts
    from pyecharts.charts import WordCloud
    
    
    # 连接数据库
    conn = sqlite3.connect(r'C:\Users\JSJSYS\Desktop\分词\数据\数据\recruit.db')
    # sql语句
    sql = 'select * from recruit'
    # 读表
    df = pd.read_sql(sql,conn)
    # 获取表格的基本信息   info()
    # print(df.info())
    # 选取‘job_detail'列  前十行数据
    data = df['job_detail'][:10]
    # print(data)
    # 拼接成一个字符串,方便切词
    data_str = ''
    for res in data:
        data_str += res
    # print(data_str)
    
    # 利用jieba切词,来切分字符串
    result_cut = jieba.cut(data_str)
    # 利用Counter进行词频统计  {词:数量}
    result = Counter(result_cut)
    # print(result)
    # 利用items转换成元组的形式,方便制作词云
    items_ = result.items()
    # 变list
    items_list = list(items_)
    
    # 词云图
    (
        WordCloud()
        .add(series_name="热点分析", data_pair=items_list, word_size_range=[6, 66])
        .set_global_opts(
            title_opts=opts.TitleOpts(
                title="热点分析", title_textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(font_size=23)
            ),
            tooltip_opts=opts.TooltipOpts(is_show=True),
        )
        .render("wordcloud1.html")
    )
    
    
    

    在这里插入图片描述

    停用词处理

    stop = []# 停用词表
    standard_stop = []
    text = []# 文本集
    after_text = []# 处理后文本
    file_stop = r'C:\Users\JSJSYS\Desktop\分词11\hit_stopwords.txt'  # 文档为停用词表
    file_text = r'C:\Users\JSJSYS\Desktop\分词11\data.txt'  # 要处理的文本集合
    with open(file_stop, 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
        lines = f.readlines()  # lines是list类型
        for line in lines:
            lline = line.strip()  # line 是str类型,strip 去掉\n换行符
            stop.append(lline)  # 将stop 是列表形式
    #print(stop)
    # stop 的元素是一行一行的 句子,需要进行转化为一个词一行,即下面:
    for i in range(0, len(stop)):
        #print(stop[i].split())
        for word in stop[i].split():
            standard_stop.append(word)
    #print(standard_stop)
    
    # 读取文本集,
    with open(file_text, 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
        lines = f.readlines()
        #print(lines)
        for line in lines:
            lline = line.strip()
            #print(lline)
            lline = str(line.split())
            #print(lline)
            for i in lline:
                #print(i)
                if i not in standard_stop:
                    after_text.append(i)
    #print(after_text)
    
    # 将结果保存在txt中
    with open(r'C:\Users\JSJSYS\Desktop\分词11\result.txt', 'w+')as f:
        for i in after_text:
            f.write(i)
    
    展开全文
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空空如也

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