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  • 向量空间模型python
    2020-12-28 20:18:18

    信息检索系统

    利用倒排索引和向量空间模型实现的信息检索系统.

    完成工作:

    带位置信息的倒排索引

    向量空间模型

    TOP K查询

    BOOL查询

    短语查询

    拼写矫正

    同义词查询

    拼写矫正(短语)

    运行

    环境要求:python3

    在初次运行程序前请下载词干还原依赖的语料库

    在SearchSystem/main.py中已经注释掉下载语料库的命令

    nltk.download("wordnet")

    nltk.download("averaged_perceptron_tagger")

    nltk.download("punkt")

    nltk.download("maxnet_treebank_pos_tagger")

    取消注释后运行一次即可,语料库下载完成即可正常运行

    windows下如果嫌弃语料库下载比较慢,可以直接将该目录下的nltk_data文件夹替换掉user下的AppData/Roaming/nltk_data文件夹,根目录的nltk_data文件夹是已经下载好的语料库

    语料库下载完成后请将相应的下载语注释掉。

    在SearchSystem目录下运行命令:

    python main.py

    注意:运行前请不要修改工程文件的名字和相对位置

    SearchSystem工程目录是pycharm的工程

    实现功能

    词干还原

    利用python中自然语言处理的库:nltk对文章中的单词进行词干还原。

    在词干还原的过程中会去除无用的标点符号。

    索引构建

    带位置信息的倒排索引:

    例子:

    {

    "word1":{

    "1":[5,6,10],

    "5":[10,20,30]

    },

    "word2":{

    "2":[5,6,10],

    "33":[15,28,30]

    }

    ···

    }

    索引事先建立好储存在文件中,每次运行程序时将索引加载到内存中。

    向量空间模型

    通过查询向量计算出文档的wf-idf评分进行排序。

    wf-idf计算方法:

    首先对query中出现的单词对应的文档列表取并集。

    随后对query中出现的单词对文档进行wf-idf计算并评分。

    得到所有文档对该查询的评分后再对所有文档进行排序。

    wf-idf 和 tf-idf比较:

    通过log计算削弱词项频率对评分的影响。

    一篇文章中单词出现n次不代表其权重扩大n倍。

    TOP K 查询

    首先通过向量空间模型得到所有文档的评分。

    通过堆排序建好最小堆以后进行K次precDown操作。

    堆最后的K个元素即为评分前K大的元素。

    短语查询

    利用带位置信息的倒排索引。

    首先得到包含query中所有单词的文档列表的交集。

    从这些文档集中根据位置索引查找是否有匹配的短语。

    遍历第一个词项在文档中的位置,依次检测后面的词项位置中是否包含与其匹配的位置。

    通配符查询

    利用正则表达式找到所有匹配的词项,利用倒排索引检索出词项对应的文档。

    支持通配符的短语查询:

    首先将检索到的词项存在一个二维数组中,随后对出现的每个短语组合进行短语查询。

    同义词查询

    同样利用nltk语言处理库获取单个单词的同义词列表(有可能是短语)

    随后对每个单词或者短语进行检索,获取文档集。

    BOOL查询

    将查询表达式转为后序表达式:

    如 A OR B AND C 转为

    A B C AND OR

    用一个栈来计算后序表达式

    拼写矫正

    c 是 编辑距离为1或者2或者0的词,并且词属于给定的词典.

    P(c)是每个词在字典中出现的频率.

    P(w)是每一种拼写错误可能出现的概率,这里认为是一个常数

    根据贝叶斯理论

    计算 P(c|w),即给定词w,纠正到每个c的概率,并且从中选出概率最高的词

    这里还需要知道一个项 P(w|c|),即给定c,c就是输入者想要的单词的概率

    由于没有错误模型数据,我们简单这么认为

    P(W|C0) >> P(W|C1) >> P(W|C2)

    C0/1/2 是编辑距离为0/1/2的词,即编辑距离小的有更高的优先级

    最后,模型工作如下

    如果输入词在词典里找到了原词,这返回

    从编辑距离为1的词选出频率最高的,返回

    从编辑距离为2的词选出频率最高的返回。

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    import numpy as np 
    import pandas as pd
    import math
    
    def bool_retrieval(string):
        if string.count('and')*string.count('or') > 0:
            a = string[:string.find('or')]
            b = string[string.find('or')+3:]
            bool_retrieval(a)
            bool_retrieval(b)
        elif 'or' in string:
            key = string.split(' or ')
            for i in range(len(documentbase)):
                for j in range(len(key)):
                    if key[j] in documentbase[i]:
                        print('D%d:'%(i+1),documentbase[i])
        elif 'and' in string:
            key = string.split(' ')
            del key[key.index('and')]
            for i in range(len(documentbase)):
                flag = 1
                for j in range(len(key)):
                    if key[j] not in documentbase[i]:
                        flag = 0
                        break 
                if(flag):
                    print('D%d:'%(i+1),documentbase[i])
    
    #统计词项tj在文档Di中出现的次数,也就是词频。
    def computeTF(wordSet,split):
        tf = dict.fromkeys(wordSet, 0)
        for word in split:
            tf[word] += 1
        return tf
    
    #计算逆文档频率IDF
    def computeIDF(tfList): 
        idfDict = dict.fromkeys(tfList[0],0) #词为key,初始值为0
        N = len(tfList)  #总文档数量 
        for tf in tfList: # 遍历字典中每一篇文章
            for word, count in tf.items(): #遍历当前文章的每一个词
                if count > 0 : #当前遍历的词语在当前遍历到的文章中出现
                    idfDict[word] += 1 #包含词项tj的文档的篇数df+1  
        for word, Ni in idfDict.items(): #利用公式将df替换为逆文档频率idf
            idfDict[word] = round(math.log10(N/Ni),4)  #N,Ni均不会为0
        return idfDict   #返回逆文档频率IDF字典
    
    #计算tf-idf(term frequency–inverse document frequency)
    def computeTFIDF(tf, idfs): #tf词频,idf逆文档频率
        tfidf = {}
        for word, tfval in tf.items():
            tfidf[word] = tfval * idfs[word]
        return tfidf
    
    def length(key_list):
        num = 0
        for i in range(len(key_list)):
            num = num + key_list[i][1]**2
        return round(math.sqrt(num), 2)
    
    def main():
        split1 = D1.split(' ')
        split2 = D2.split(' ')
        split3 = D3.split(' ')
        split4 = D2.split(' ')
        split5 = D3.split(' ')
        wordSet = set(split1).union(split2,split3,split4,split5)  #通过set去重来构建词库
        #print(wordSet)
        tf1 = computeTF(wordSet,split1)
        tf2 = computeTF(wordSet,split2)
        tf3 = computeTF(wordSet,split3)
        tf4 = computeTF(wordSet,split4)
        tf5 = computeTF(wordSet,split5)
        #print('tf1:\n',tf1)
        idfs = computeIDF([tf1, tf2, tf3, tf4, tf5])
        tfidf1 = computeTFIDF(tf1, idfs)
        tfidf2 = computeTFIDF(tf2, idfs)
        tfidf3 = computeTFIDF(tf3, idfs)
        tfidf4 = computeTFIDF(tf4, idfs)
        tfidf5 = computeTFIDF(tf5, idfs)
        tfidf_list = [tfidf1, tfidf2, tfidf3, tfidf4, tfidf5]
        tfidf = pd.DataFrame([tfidf1, tfidf2, tfidf3, tfidf4, tfidf5])
        #print(tfidf)
        key_tfidf1 = sorted(tfidf1.items(),key=lambda d: d[1], reverse=True)[:keynumber]
        key_tfidf2 = sorted(tfidf2.items(),key=lambda d: d[1], reverse=True)[:keynumber]
        key_tfidf3 = sorted(tfidf3.items(),key=lambda d: d[1], reverse=True)[:keynumber]
        key_tfidf4 = sorted(tfidf4.items(),key=lambda d: d[1], reverse=True)[:keynumber]
        key_tfidf5 = sorted(tfidf5.items(),key=lambda d: d[1], reverse=True)[:keynumber]
        key_tfidf_list = [key_tfidf1, key_tfidf2, key_tfidf3, key_tfidf4, key_tfidf5]
        print('****************通过TDIDF权重排序选取的关键词****************')
        for i in range(len(key_tfidf_list)):
            print('文档D%d:'%(i+1),key_tfidf_list[i])
        #print(key_tfidf_list)
            #5.查询与文档Q最相似的文章
        q = 'gold silver car'
        split_q = q.split(' ')   #分词
        tf_q = computeTF(wordSet,split_q) #计算Q的词频
        tfidf_q = computeTFIDF(tf_q, idfs) #计算Q的tf_idf(构建向量)
        key_query = sorted(tfidf_q.items(),key=lambda d: d[1], reverse=True)[:keynumber]
        len_key_query = length(key_query)
    
        # vector space
        df = pd.DataFrame([tfidf1, tfidf2, tfidf3, tfidf4, tfidf5, tfidf_q])
        i = 0
        while i < len(df.columns):
            if any(df.values.T[i])==0:
                df = df.drop(columns=df.columns[i],axis=1)
            else:
                i = i + 1
        print('**************************向量空间***************************')
        print(df)
    
        #计算余弦相似度并排序
        result = []
        for i in range(len(key_tfidf_list)):#对于每篇文档
            num = 0
            for j in range(len(key_query)):#对于查询式中的每个词
                for k in range(len(key_tfidf_list[i])):#对于每篇文档中的每个关键词
                    if key_query[j][0] == key_tfidf_list[i][k][0]:
                        num = num + key_query[j][1] * key_tfidf_list[i][k][1]
            result.append((i+1,round(num/math.sqrt(len_key_query * length(key_tfidf_list[i])),4)))
        result = sorted(result,key=lambda d: d[1], reverse=True)
        print('**************************文档排序***************************')
        print('按照Query和文档Di的余弦相似度从高到低排序为:')
        for i in range(len(result)):
            print('cos<D%d,Query> = %.3f'%(result[i][0],result[i][1]))
        print('************************************************************')
    
    if __name__=="__main__":
        keynumber = 3
        #1.声明文档 分词 去重合并
        D1 = 'Delivery of gold damaged in a fire'
        D2 = 'Delivery of silver arrived in a silver car'
        D3 = 'Delivery of gold arrived in a car'
        D4 = 'Delivery of gold arrived in a gold ship damaged in a fire'
        D5 = 'Delivery of silver arrived in a silver car made of silver'
        documentbase = [D1,D2,D3,D4,D5]
        print('是否采用布尔搜索?')
        if(input()=='yes'):
            print('Please input:')
            bool_retrieval(input())       
        else:
            print('正在对文档进行分词......\n正在计算文档的tf和idf值......\n正在对文档进行关键词选择......\n预处理完成!\n请输入查询文档:\ngold silver car')
            main()
    

    1、实验环境

    Python 3.6.4 、Visual Studio Code
    

    2、实验目的和要求

    2.1实验目的:

    基于向量空间模型理论,构造一定数量的文本库,采用TFIDF权重进行关键词排序选择,并采用向量夹角余弦判断检索词和文本库中文本的相似度。
    

    2.2基本要求:
    ①构造一组文本库、关键词、检索内容
    ②将文本库和检索内容根据关键词转化向量表示
    ③采用向量夹角余弦判断检索词和文本库中文本的相似度
    ④按照相似度大小将检索出的内容进行排序
    ⑤在上述基本要求之上可以整合布尔检索、过滤推送和倒排文档等功能。

    3、文档库,查询内容,解题思路

    3.1文档库
    D1 = ‘Delivery of gold damaged in a fire’
    D2 = ‘Delivery of silver arrived in a silver car’
    D3 = ‘Delivery of gold arrived in a car’
    D4 = ‘Delivery of gold arrived in a gold ship damaged in a fire’
    D5 = ‘Delivery of silver arrived in a silver car made of silver’
    3.2查询内容
    q = ‘gold silver car’
    q = ‘fire and gold or ship’(布尔检索)
    3.3解题思路
    (1)向量空间检索
    ①在已构建的文本库中进行分词,构建词库,然后计算各个文档的tf值和idf值,并用tfidf值对各个关键词进行排序,选出权值最大的3个关键词
    ②输入查询文档,将其和各文本库文档进行向量空间表示,通过夹角余弦值大小判断相似度并排序
    (2)在此基础上进行布尔检索
    ①若查询表达式中存在多个and和or,即此表达式存在多层嵌套,找出其中的or,将该文档截取成两部分,然后进行递归,直至子文档中不同时存在and和or,进行第二步
    ②若查询表达式中连接词为or,进行遍历查找,若找到其中一个即输出;若查询表达式中连接词为and,进行遍历查找,若其中一个不存在即退出遍历,直至最后一个必需关键词被查找到,则输出该文档;

    4、实验步骤

    4.1输入:
    ①是否采用布尔搜索
    ②输入查询文档或布尔表达式
    4.2输出:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    5、讨论和分析

    ①向量空间算法是根据关键词进行判断的,对于本实验中的一词多义问题难以处理(gold既指金色也指黄金)
    ②构建的布尔搜索模型较为原始,仅能处理简单的多层嵌套布尔表达式,对于复杂逻辑的多层嵌套布尔表达式并不适用。
    ③由于文本库所含文档数较少以及文档长度较短,可能存在相似度并列的情况。

    展开全文
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    一、部分理论介绍

    向量空间模型(VSM:Vector Space Model)

    TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)
    TF是词频(Term Frequency),IDF是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    其他理论部分请依据关键词自行探索研究。

    二、TF-IDF相关实例

    1、题目
    Q:“gold silver truck”
    D1:“Shipment of gold damaged in a fire”
    D2:“Delivery of silver arrived in a silver truck”
    D3:“Shipment of gold arrived in a truck”
    基于TF-IDF向量化方法,求文档Q与文档D1、D2、D3相似程度。

    2、分析过程
    在这个文档集中,d=3。
    lg(d/dfi) = lg(3/1) = 0.477
    lg(d/dfi) = lg(3/2) = 0.176
    lg(d/dfi) = lg(3/3) = 0
    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    3、代码分享:
    直接上完成代码:

    import numpy as np 
    import pandas as pd
    import math
    
    #1.声明文档 分词 去重合并
    D1 = 'Shipment of gold damaged in a fire'
    D2 = 'Delivery of silver arrived in a silver truck'
    D3 = 'Shipment of gold arrived in a truck'
    split1 = D1.split(' ')
    split2 = D2.split(' ')
    split3 = D3.split(' ')
    wordSet = set(split1).union(split2,split3)  #通过set去重来构建词库
    
    #2.统计词项tj在文档Di中出现的次数,也就是词频。
    def computeTF(wordSet,split):
        tf = dict.fromkeys(wordSet, 0)
        for word in split:
            tf[word] += 1
        return tf
    tf1 = computeTF(wordSet,split1)
    tf2 = computeTF(wordSet,split2)
    tf3 = computeTF(wordSet,split3)
    print('tf1:\n',tf1)
    
    #3.计算逆文档频率IDF
    def computeIDF(tfList): 
        idfDict = dict.fromkeys(tfList[0],0) #词为key,初始值为0
        N = len(tfList)  #总文档数量 
        for tf in tfList: # 遍历字典中每一篇文章
            for word, count in tf.items(): #遍历当前文章的每一个词
                if count > 0 : #当前遍历的词语在当前遍历到的文章中出现
                    idfDict[word] += 1 #包含词项tj的文档的篇数df+1  
        for word, Ni in idfDict.items(): #利用公式将df替换为逆文档频率idf
            idfDict[word] = math.log10(N/Ni)  #N,Ni均不会为0
        return idfDict   #返回逆文档频率IDF字典
    idfs = computeIDF([tf1, tf2, tf3])
    print('idfs:\n',idfs)
    
    #4.计算tf-idf(term frequency–inverse document frequency)
    def computeTFIDF(tf, idfs): #tf词频,idf逆文档频率
        tfidf = {}
        for word, tfval in tf.items():
            tfidf[word] = tfval * idfs[word]
        return tfidf
    tfidf1 = computeTFIDF(tf1, idfs)
    tfidf2 = computeTFIDF(tf2, idfs)
    tfidf3 = computeTFIDF(tf3, idfs)
    tfidf = pd.DataFrame([tfidf1, tfidf2, tfidf3])
    print(tfidf)
    
    #5.查询与文档Q最相似的文章
    q = 'gold silver truck' #查询文档Q
    split_q = q.split(' ')   #分词
    tf_q = computeTF(wordSet,split_q) #计算Q的词频
    tfidf_q = computeTFIDF(tf_q, idfs) #计算Q的tf_idf(构建向量)
    ans = pd.DataFrame([tfidf1, tfidf2, tfidf3, tfidf_q])
    print(ans)
    
    #6.计算Q和文档Di的相似度(可以简单地定义为两个向量的内积)
    print('Q和文档D1的相似度SC(Q, D1) :', (ans.loc[0,:]*ans.loc[3,:]).sum())
    print('Q和文档D2的相似度SC(Q, D2) :', (ans.loc[1,:]*ans.loc[3,:]).sum())
    print('Q和文档D3的相似度SC(Q, D3) :', (ans.loc[2,:]*ans.loc[3,:]).sum())
    

    4、部分结果
    文档1的词频:在这里插入图片描述
    逆文档频率idf:
    在这里插入图片描述
    tf-idf向量空间:
    在这里插入图片描述
    4篇文档组成的向量空间:
    在这里插入图片描述
    相似度SC:
    在这里插入图片描述

    三、部分参考资料

    1、文本特征抽取的向量空间模型(VSM)和TF/IDF方法

    2、06_TF-IDF算法代码示例

    3、用20 newsgroups数据来进行NLP处理之文本分类

    4、Python Set union() 方法

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    1.向量空间模型(Vector Space Models)

    1.1 基本概念

        定义:向量空间模型将单词或文本用向量表示,通过上下文来获取其语义信息

        功能:识别两文本/两类文档间的相似度和独立性

        例:

            单词基本相同的两句话可能有不同含义;而单词完全不同的两句话可能有相同含义

           

    1.2 应用

            信息提取

            机器翻译

            聊天机器人

            


    2.构建向量空间

    2.1 单词统计(Word by Word)

        定义:统计指定窗口大小下,两词共同出现的次数

        例子:当窗口大小k=2时,对于"data"为中心词,与其共同出现的词为:"like","simple","simple","raw"

                   由此构建出向量data=[2,1,1,0]

           

    2.2 文本统计(Word by Doc)

        定义:统计单词在不同类别文档中出现的次数

        例子:如下图,data在娱乐领域文本中共出现500次、在经济领域文本中共出现6620次,在机器学习领域文本中共出现9320次

                   由此构建向量data=[500,6620,9320]

            

    2.3 应用

        衡量相似度

            定义:通过在向量空间中进行一系列计算,可判断两向量间的相似度等

            例:

               


    3.相似度衡量方法

    3.1 欧氏距离(Euclidean Distance)

        定义:衡量空间中两点间距离

        缺点:当语料库大小不同时,使用欧氏距离比较会产生误差

        计算方法:

            (1)二维情况:

                公式:

                    d(A,B)=\sqrt{(A_1-B_1)^2+(A_2-B_2)^2)}

                例:

                    

            (2)n维情况:

                公式:

                   

                例:

                    

        python实现:

            

    3.2 余弦相似度(Cosine Similarity)

        定义:衡量两向量间的夹角,即相似程度

        优点:在比较不同大小语料间相似度时,余弦相似度更加准确

            

        计算方法:

            公式:

               

            例:

               

        评估:

            余弦相似度越小(接近0),表示相似度越低;越大(接近1),表示相似度越高

            

    3.3 应用

        首都预测

            已知USA的首都是Washington,想得到Russia的首都,则可通过以下计算:

               

               

               

           

     


    4.主成分分析 (PCA)

    4.1 基本概念

        定义:在尽可能不损失信息的情况,将高维向量投影至低维空间

        功能:降维,从而使信息便于理解

            

    4.2 PCA原理

        概述:计算出各不相关特征的方向,然后在该方向上进行投影

           

        特征值与特征向量:

            特征向量:数据中的不相关特征;包含了不相关特征的方向

            特征值:每个特征中包含的信息;包含了新特征值的方差

            

        PCA算法流程:

            (1)均值归一化数据:对每一个数据进行均值归一化

            (2)计算协方差矩阵

            (3)进行奇异值分析SVD,得到U、S、V三个矩阵

            (4)通过点乘运算X'=XU,将不相关的特征数据投影至k维度

            (5)计算保留方差的百分比

            

         

    4.3 应用

        数据可视化

            定义:通过PCA将高维向量投影至三维以下,然后绘制出图形

            功能:直观判断词向量效果,是否准确体现相关性

               


    5.编程实战

    作业/编程实战:使用词向量预测国家

    代码:https://github.com/Ogmx/Natural-Language-Processing-Specialization

    内容汇总:https://blog.csdn.net/weixin_43093481/article/details/114989382

    可将代码与数据下载至本地,使用jupyter notebook打开
     

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