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  • python中文文本分析
    千次阅读
    2020-10-05 16:47:40

    中文文本分析

    Mac 安装pip 和 jieba

    curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3
    
    你可以接着输入 
    
    pip --version
    看到pip的版本
    
    pip install jieba
    

    文本分析

    import jieba
    import jieba.posseg as psg  # 词性标注入口
    
    
    s = "我爱北京天安门"
    
    for x in jieba.cut(s):
        print(x)
    
    print(jieba.lcut(s, cut_all=True))  # 全模式
    
    s = "李明硕士毕业于中国科学院计算所"
    result = jieba.lcut_for_search(s)   # 搜索引擎  在精确模式基础上 再对长词切分
    print(result)
    
    test_sent = "李元帅是计科系主任也是云计算方面的专家"
    words = jieba.cut(test_sent)
    print("/".join(words))
    
    words = jieba.cut(test_sent)
    jieba.add_word("云计算")   # 添加一个词 不让 云/计算  而是 云计算
    print("/".join(words))
    
    
    jieba.load_userdict("words.txt")   # 加载自定义词库《字典》
    words = jieba.cut(test_sent)
    print("/".join(words))
    
    
    test = "我和同学一起去北京故宫玩"
    seg = psg.lcut(test)  # 词性标注
    print(seg)
    for els in seg:
        if els.flag == 'ns':
            print(els, end=" ")
    print()
    
    lst = [x.word for x in seg if x.flag == 'ns']  # 筛选
    print(lst)
    
    
    

    结果

    Building prefix dict from the default dictionary ...
    Loading model from cache /var/folders/s0/zmlxbj21347470whgkgz35p00000gn/T/jieba.cache
    我
    爱
    北京
    天安门
    ['我', '爱', '北京', '天安', '天安门']
    ['李明', '硕士', '毕业', '于', '中国', '科学', '学院', '科学院', '中国科学院', '计算', '计算所']
    李/元帅/是/计科/系主任/也/是/云/计算/方面/的/专家
    李/元帅/是/计科/系主任/也/是/云计算/方面/的/专家
    李元帅/是/计科系主任/也/是/云计算/方面/的/专家
    [pair('我', 'r'), pair('和', 'c'), pair('同学', 'n'), pair('一起', 'm'), pair('去', 'v'), pair('北京故宫', 'ns'), pair('玩', 'v')]
    北京故宫/ns 
    ['北京故宫']
    Loading model cost 0.736 seconds.
    Prefix dict has been built successfully.
    
    

    analysis

    from jieba import analyse
    
    text = '''最近在学习python学到jieba库的操作,本想在电脑上练练手发现还得安装,好麻烦。在网上找了半天怎么安装jieba库,没有找到看得懂的安装教程。。。可能是我太小白了。。。
    
    就像下面这张图说的,啥全自动半自动啊。。看不懂,当然我也是有点基础的,全自动安装里提到里pip,书里也提到过啊,是第三方库安装工具,那就先安装pip吧。
    
    '''
    
    keywords = analyse.extract_tags(text, topK=10, withWeight=True)
    print(keywords)
    for keyword in keywords:
        print("{:<5} weight:{:4.2f}".format(keyword[0], keyword[1]))
    

    结果

    Building prefix dict from the default dictionary ...
    Loading model from cache /var/folders/s0/zmlxbj21347470whgkgz35p00000gn/T/jieba.cache
    Loading model cost 0.656 seconds.
    Prefix dict has been built successfully.
    [('安装', 0.9139764647549999), ('jieba', 0.5433985228590908), ('pip', 0.5433985228590908), ('全自动', 0.4344032831872727), ('提到', 0.3008143851077273), ('练练手', 0.2844178020659091), ('python', 0.2716992614295454), ('看得懂', 0.2594493409590909), ('书里', 0.2427682233431818), ('图说', 0.23385817589318184)]
    安装    weight:0.91
    jieba weight:0.54
    pip   weight:0.54
    全自动   weight:0.43
    提到    weight:0.30
    练练手   weight:0.28
    python weight:0.27
    看得懂   weight:0.26
    书里    weight:0.24
    图说    weight:0.23
    
    Process finished with exit code 0
    

    wordcloud(词云)

    networks

    网络分析算法

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    千次阅读 多人点赞 2020-12-13 10:24:08
    中文文本分析相关库1. 中文分词jieba库(1). jieba库概述(2). jieba库安装(3). jieba分词原理(4). jieba库的使用说明1. 精确模式2. 全模式3. 搜索引擎模式(5). jieba库常用函数2. 词云绘制worldcloud库3. 社交关系...

    一. 中文文本分析相关库

    1. 中文分词jieba库

    (1). jieba库概述

    jieba是优秀的中文分词第三方库
    在这里插入图片描述

    (2). jieba库安装

    在这里插入图片描述

    (3). jieba分词原理

    jieba分词利用中文词库
    在这里插入图片描述

    (4). jieba库的使用说明

    jieba分词的三种模式

    1. 精确模式

    把文本精确的切分开,不存在冗余单词

    2. 全模式

    把文本中所有可能词语都扫描出来,有冗余

    3. 搜索引擎模式

    在精确模式的基础上,对长词再次切分

    (5). jieba库常用函数

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    2. 词云绘制worldcloud库

    (1). worldcloud库概述

    在这里插入图片描述

    (2). worldcloud库安装

    在这里插入图片描述

    (3). worldcloud库使用说明

    wordcloud库把词云当作一个WordCloud对象
    在这里插入图片描述

    (4). wordcloud库常规方法

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    1. 举例:

    import wordcloud
    
    # 步骤一:配置对象参数
    c = wordcloud.WordCloud()   
    # 步骤二:加载词云文本
    c.generate("wordcloud by Python")
    # 步骤三:输出词云文件
    c.to_file("pywordcloud.png")
    

    在这里插入图片描述

    2. 分析:

    在这里插入图片描述

    (5). 配置对象参数

    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
    在这里插入图片描述

    1. 举例1

    import wordcloud
    txt = "life is short,you need python"
    w = wordcloud.WordCloud(background_color="white")
    w.generate(txt)
    w.to_file("pywordcloud1.png")
    

    在这里插入图片描述

    2. 实例2

    import jieba
    import wordcloud
    txt = "程序设计语言是计算机能够理解和识别用户\
        操作意图的一种交互体系,它按照特定规则组织计算机指令,\
        使计算机能够自动进行各种运算处理"
    w = wordcloud.WordCloud(width=1000,font_path="msyh.ttc",height=700)
    w.generate(" ".join(jieba.lcut(txt)))
    w.to_file("pywordcloud2.png")
    

    在这里插入图片描述

    (6). 政府工作报告词云

    在这里插入图片描述

    #GovRptWordCloudv1.py
    import jieba
    import wordcloud
    f = open("新时代中国特色社会主义.txt", "r", encoding="utf-8")
    
    t = f.read()
    f.close()
    ls = jieba.lcut(t)
    
    txt = " ".join(ls)
    w = wordcloud.WordCloud( \
        width = 1000, height = 700,\
        background_color = "white",
        font_path = "msyh.ttc"    
        )
    w.generate(txt)
    w.to_file("grwordcloud.png")
    

    在这里插入图片描述

    #GovRptWordCloudv2.py
    import jieba
    import wordcloud
    from imageio import imread
    mask = imread("fivestar.png")
    #excludes = { }
    f = open("新时代中国特色社会主义.txt", "r", encoding="utf-8")
    t = f.read()
    f.close()
    ls = jieba.lcut(t)
    txt = " ".join(ls)
    w = wordcloud.WordCloud(\
        width = 1000, height = 700,\
        background_color = "white",
        font_path = "msyh.ttc", mask = mask
        )
    w.generate(txt)
    w.to_file("grwordcloudm.png")
    

    在这里插入图片描述

    3. 社交关系网络networkx库

    二. 文本词频统计

    1. 文本词频统计问题分析

    需求:一篇文章,出现了哪些词?哪些词出现的最多?

    做法:先判断文章是英文的还是中文的

    2. 文本词频统计实例

    在这里插入图片描述

    3. hamlet英文词频统计实例

    #CalHamletV1.py
    def getText():
        txt = open("hamlet.txt", "r").read()
        txt = txt.lower()
        for ch in '!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\\]^_‘{|}~':
            txt = txt.replace(ch, " ")   #将文本中特殊字符替换为空格
        return txt
    
    hamletTxt = getText()
    words  = hamletTxt.split()
    counts = {}
    for word in words:			
        counts[word] = counts.get(word,0) + 1 #判断获取的词是否在字典中,默认为0
    items = list(counts.items())    #转换为列表类型
    items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True)     #进行按照键值对的2个元素的第二个元素进行排序
    for i in range(10):
        word, count = items[i]
        print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))
    
    结果:
    the        1138
    and         965
    to          754
    of          669
    you         550
    i           542
    a           542
    my          514
    hamlet      462
    in          436
    

    4. 三国演义人物出场统计实例

    (1). 代码一

    #CalThreeKingdomsV1.py
    import jieba
    txt = open("threekingdoms.txt", "r", encoding='utf-8').read()
    words  = jieba.lcut(txt)    #分词处理,形参列表
    counts = {}     #构造字典
    for word in words:
        if len(word) == 1:
            continue
        else:
            counts[word] = counts.get(word,0) + 1
    items = list(counts.items())    #转换为列表类型
    items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) 
    for i in range(15):
        word, count = items[i]
        print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))
    
    结果:
    曹操          953
    孔明          836
    将军          772
    却说          656
    玄德          585
    关公          510
    丞相          491
    二人          469
    不可          440
    荆州          425
    玄德曰         390
    孔明曰         390
    不能          384
    如此          378
    张飞          358
    

    (2). 代码二升级版

    #CalThreeKingdomsV2.py
    import jieba
    excludes = {"将军","却说","荆州","二人","不可","不能","如此"}   #将确定不是人名的取出掉
    txt = open("threekingdoms.txt", "r", encoding='utf-8').read()
    words  = jieba.lcut(txt)
    counts = {}
    for word in words:
        if len(word) == 1:
            continue
        elif word == "诸葛亮" or word == "孔明曰":  #进行人名关联
            rword = "孔明"
        elif word == "关公" or word == "云长":
            rword = "关羽"
        elif word == "玄德" or word == "玄德曰":
            rword = "刘备"
        elif word == "孟德" or word == "丞相":
            rword = "曹操"
        else:
            rword = word
        counts[rword] = counts.get(rword,0) + 1
    for word in excludes:
        del counts[word]
    items = list(counts.items())
    items.sort(key=lambda x:x[1], reverse=True) 
    for i in range(10):
        word, count = items[i]
        print ("{0:<10}{1:>5}".format(word, count))
    
    结果:
    曹操         1451
    孔明         1383
    刘备         1252
    关羽          784
    张飞          358
    商议          344
    如何          338
    主公          331
    军士          317
    吕布          300
    
    展开全文
  • 第七章
  • 前言在自然语言处理领域中,分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤。...Jieba“结巴”中文分词是国人做的一个Python中文分词库,它支持繁体分词和自定义词典,主要有三种分词模式:1.精确模式:...

    3e640000710d33394c04

    前言

    在自然语言处理领域中,分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤。

    用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库,中文文本预处理可选择jieba库。当然也有其他好用的库,个人在中文预处理时经常使用jieba库,所以聊聊jieba库对中文预处理的一些总结。

    Jieba

    “结巴”中文分词是国人做的一个Python中文分词库,它支持繁体分词和自定义词典,主要有三种分词模式:

    1.精确模式:

    试图将句子最精确地切开,适合文本分析;

    2.全模式:

    把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来, 速度非常快,但是不能解决歧义;

    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,适合用于搜索引擎分词。

    安装

    1.pip安装

    pip install jieba

    2.python setup install

    先下载 http://pypi.python.org/pypi/jieba/ ,解压后运行 python setup.py install

    内置算法

    基于前缀词典实现高效的词图扫描,生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图 (DAG);

    采用了动态规划查找最大概率路径, 找出基于词频的最大切分组合;

    对于未登录词,采用了基于汉字成词能力的 HMM 模型,使用了 Viterbi 算法。

    分词

    jieba.cut:

    方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串,cut_all 参数用来控制是否采用全模式,HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型;

    jieba.cut_for_search:

    方法接受两个参数:需要分词的字符串,是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词,粒度比较细。待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意:不建议直接输入 GBK 字符串,可能无法预料地错误解码成 UTF-8;

    jieba.cut(jieba.cut_for_search):

    返回的结构都是一个可迭代的 generator,可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode);

    jieba.lcut(jieba.lcut_for_search):

    直接返回 list;

    jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT):

    新建自定义分词器,可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器,所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

    3e64000068a8bdc3b186

    代码示例

    关键词提取

    1.基于 TF-IDF 算法的关键词抽取(import jieba.analyse)

    jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=()) # 提取关键词

    sentence 为待提取的文本;

    topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词,默认值为 20;

    withWeight 为是否一并返回关键词权重值,默认值为 False;

    allowPOS 仅包括指定词性的词,默认值为空,即不筛选。

    2.基于TextRank算法的关键词

    jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) # 提取关键词,接口相同,注意默认过滤词性。

    算法基本思路:

    将待抽取关键词的文本进行分词;

    以固定窗口大小(默认为5,通过span属性调整),词之间的共现关系,构建图;

    计算图中节点的PageRank,注意是无向带权图。

    词性标注

    1.jieba.posseg.POSTokenizer(tokenizer=None)新建自定义分词器。

    tokenizer 参数可指定内部使用的 jieba.Tokenizer 分词器。

    2.jieba.posseg.dt 为默认词性标注分词器。

    标注句子分词后每个词的词性,采用和 ictclas 兼容的标记法。

    3e68000062befd5f0813

    代码示例

    总结

    实际上用Python在做一些小文本的中文预处理时,Jieba的效果还是不错。也有跟Java的AnsjSeg相比后,小样本的处理下实际运行速度也差不了多少,主要在编程的时候方便,几行代码可以完成大量工作,大家在做文本处理时可以尝试使用下。

    39a90000c4c917344465

    展开全文
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  • Python文本分析---笔记

    2021-12-10 14:27:32
    Python文本分析 格式化数据:表格、json 非格式化数据:字符串、文本 内容: 1、中文分词 2、自定义词典、去停用词 3、词频统计、关键词抽取 4、案例:招聘需求关键词抽取 一、 中文分词 分词:就是将0维的非格式化...

    Python文本分析

    格式化数据:表格、json

    非格式化数据:字符串、文本

    内容:

    1、中文分词

    2、自定义词典、去停用词

    3、词频统计、关键词抽取

    4、案例:招聘需求关键词抽取

    一、 中文分词

    分词:就是将0维的非格式化文本转化为格式化、向量化数据

    中文分词:将一个汉字序列切分成一个个单独的词

    英文文档中,单词之间是以空格作为自然分界符的,而中文词没有一个形式上的分界符,虽然英文也同样存在短语的划分问题,不过在分词这一问题上,中文分词相比英文要复杂困难的多:

    例如:

    [0维的非格式化文本转为格式化]
    分词后:
    [’0维’ ‘的’ ‘非格式化’ ‘文本’ ‘转为’ ‘格式化’]

    中文分词基本步骤
    1. 载入数据
    2. 分词
    3. 分词后的数据转回文本
    4. 保存分词后的文本为文本文件
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    import jieba
    import jieba.analyse
    
    # 1. 载入数据
    with open('E:/text_analysis/data/test.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f:
        a = f.read()
    
    # 2. 分词
    print(a)  # 我来到了网易杭研大厦,我是网易人!
    b = jieba.cut(a)
    print(list(b))
    c = jieba.lcut(a)  # 直接输出列表
    print(c)
    # ['我', '来到', '了', '网易', '杭研', '大厦', ',', '我', '是', '网易', '人', '!']
    
    # 3. 分词后的数据转回文本
    d = ' '.join(c)
    print(d)
    
    # 4.保存分词后的文本为文本文件
    with open('E:/text_analysis/data/test_cut.txt', 'w', encoding='UTF-8') as f:
        f.write(d)
    
    增加分词的准确率
    添加自定义词典

    一个词错误分为两个词,解决此问题

    1、当句子中的某个词没有被识别分出时,可以指定自己自定义的词典,以便包含jieba词库里没有的词

    2、词典文件的内容可以根据项目不断增加。查看初步分词,将分词不正确的词加入自定义词典然后重新再分,直到正确率达标。

    3、虽然jieba有新词识别能力,但是自行添加新词可以保证更高的正确率
    jieba.load_userdict(file_name) #file name 为文件类对象或自定义词典的路径

    词典格式:

    • 词中间不能有标点符号
    • 一个词占一行
    • 每一行分三部分:词语、词频(可省略)、词性(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒
    • file_name若为路径或二进制方式打开的文件,则文件必须为UTF-8编码

    注:词频省略时使用自动计算也能保证分出该词的词频

    import jieba.analyse
    
    a = '李小福是创新办主任也是云计算专家'
    print(jieba.lcut(a))
    # ['李小福', '是', '创新', '办', '主任', '也', '是', '云', '计算', '专家']
    
    # 运用自定义词典  (custom中写入云计算和创新办)
    jieba.load_userdict('E:/text_analysis/data/custom.txt')
    print(jieba.lcut(a))
    # ['李小福', '是', '创新办', '主任', '也', '是', '云计算', '专家']
    
    动态增加或删除系统词典

    使用更灵活: 一个词错误分为两个词/两个词错误分为一个词

    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    import jieba
    import jieba.analyse
    
    # 动态增加或删除词典的词(更灵活,随用随加)
    a1 = '我们中出了一个叛徒'
    print(jieba.lcut(a1))
    # ['我们', '中出', '了', '一个', '叛徒']
    
    # 删除词典的词
    jieba.del_word('中出')
    print(jieba.lcut(a1))
    # ['我们', '中', '出', '了', '一个', '叛徒']
    
    # 添加
    jieba.add_word('出了')
    print(jieba.lcut(a1))
    # ['我们', '中', '出了', '一个', '叛徒']
    
    # 还原
    jieba.add_word('中出')
    jieba.del_word('出了')
    
    # 调节词的词频,使其能(或不能)被分出
    # tune = True:执行词频调整,默认False不执行
    
    jieba.suggest_freq(('中', '出'), tune=True)
    print(jieba.lcut(a1))
    # ['我们', '中', '出', '了', '一个', '叛徒']
    
    jieba.suggest_freq('一个叛徒', tune=True)
    print(jieba.lcut(a1))
    # ['我们', '中', '出', '了', '一个叛徒']
    
    # 还原
    jieba.suggest_freq('中出', tune=True)
    jieba.suggest_freq(('一个', '叛徒'), tune=True)
    print(jieba.lcut(a1))
    # ['我们', '中出', '了', '一个', '叛徒']
    
    
    去停用词

    分词后,将不想出现在分词结果内的词删除

    注意:修改自定义词典或停用词文本文件时,不要使用记事本修改(保存时会存为UTF-8带BOM格式,导致程序载入出问题)

    # 去停用词
    # 当一个字符串不是词,jieba误将其分为词,或者我们不想将某些不重要的词分出来(想删掉某些分出的词)可以自定义停用词词典
    # 停用词就是要从分词结果删掉的垃圾无用词
    # 词典中的词不会出现在分词结果中
    # 停用词词典的内容可以根据项目不断增加
    
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    import jieba
    import jieba.analyse
    
    a2 = '哎,额,听说你超级喜欢小游戏的!你是吗?'
    b = jieba.lcut(a2)
    print(b)
    # 停用词表:
    '''
    哎
    ,
    你
    是
    吗
    !
    ?
    \n
    '''
    stopword = []
    with open('E:/text_analysis/data/stopword.txt', 'r', encoding='UTF-8') as f:
        for line in f.readline():
            l = line.strip()
            if l == '\\n':
                l = '\n'
            if l == '\\u3000':
                l = '\u3000'
            stopword.append(l)
    # print(stopword)
    
    stopword = ['哎', ',', '你', '是', '吗', '!', '?', '\n']
    x = np.array(b)
    y = np.array(stopword)
    print(np.in1d(x, y))  # x中有y吗?
    # [ True  True False  True False  True False False False False False True True  True False]
    print(~np.in1d(x, y)) # 取反
    # [False False True False  True False  True  True  True  True  True False False False  True]
    z = x[~np.in1d(x, y)]
    print(z)  # ['额' '听说' '超级' '喜欢' '小游戏' '的' '!' '?']
    
    # 去掉一个字以下的词
    # 法1
    k = []
    for i in z:
        print(len(i))
        if len(i) > 1:
            k.append(i)
    print(k)  # ['听说', '超级', '喜欢', '小游戏']
    
    # 法2
    k1 = [i for i in z if len(i) > 1]
    print(k1)  # ['听说', '超级', '喜欢', '小游戏']
    

    二、分词实践活动:抽取文档关键词

    抽取文档关键词用于在一篇文章中获取其核心内容(描述了什么?)又叫生成摘要、打标签、关键词提取等

    1、词频统计
    • 词在文本中出现的次数,某种程度上能当作文本的标签,表示文本内容
    • 不是很精确
    • 统计前最好先去完成自定义词典和去停用词的前期操作
    import numpy as np
    import pandas as pd
    
    import jieba
    import jieba.analyse
    
    a = '哎,额,听说你超级喜欢小游戏的!你是吗?'
    b = jieba.lcut(a)
    print(b)  # ['哎', ',', '额', ',', '听说', '你', '超级', '喜欢', '小游戏', '的', '!', '你', '是', '吗', '?']
    # 统计词频
    pd.DataFrame(b)
    # ascending=False降序
    c = pd.DataFrame(b).groupby(0).size().sort_values(ascending=False)[:5]
    print(c)
    '''
    0
    ,    2
    你    2
    ?    1
    !    1
    额    1
    dtype: int64
    '''
    
    2、案例:分析Python互联网招聘信息中的需求关键字

    大概步骤如下:

    1. 载入文本

    2. 载入自定义词典

    3. 分词

    4. 去停用词和一个字的词

    5. 计算词频排序(输出前20个)

    6. 保存结果

    7. image-20211210140735214

      ​ jieba.analyse.extract_tags(txt)

    词性分析:

    jieba.posseg.cut()

    展开全文
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空空如也

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