gensim基本使用+文本相似度分析_gensim 词组相似性

gensim基本使用

gensim 是一个通过衡量词组（或更高级结构，如整句或文档）模式来挖掘文档语义结构的工具
三大核心概念：文集（语料）–>向量–>模型

• 文集：
  将原始的文档处理后生成语料库

from gensim import corpora
import jieba
documents = ['工业互联网平台的核心技术是什么',
            '工业现场生产过程优化场景有哪些']
def word_cut(doc):
    seg = [jieba.lcut(w) for w in doc]
    return seg

texts= word_cut(documents)

##为语料库中出现的所有单词分配了一个唯一的整数id
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
dictionary.token2id
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13

{'互联网': 0,
 '什么': 1,
 '优化': 7,
 '哪些': 8,
 '场景': 9,
 '工业': 2,
 '平台': 3,
 '是': 4,
 '有': 10,
 '核心技术': 5,
 '现场': 11,
 '生产': 12,
 '的': 6,
 '过程': 13}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

• 向量
  把文档表示成向量

##该函数doc2bow()只计算每个不同单词的出现次数，将单词转换为整数单词id，并将结果作为稀疏向量返回
bow_corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
bow_corpus 
1
2
3

[[(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1)],
 [(2, 1), (7, 1), (8, 1), (9, 1), (10, 1), (11, 1), (12, 1), (13, 1)]]
1
2

每个元组的第一项对应词典中符号的 ID，第二项对应该符号出现的次数。

• 模型

from gensim import models
# train the model
tfidf = models.TfidfModel(bow_corpus)

1
2
3
4
5

一、分词

1. 分词工具
   1、python︱六款中文分词模块尝试:jieba、THULAC、SnowNLP、pynlpir、CoreNLP、pyLTP
   2、Hanlp
   首先要对句子进行初步处理。本文对文本依次进行了【去空去重、切词分词和停用词过滤】操作。

   原始数据会存在一些【空或重复的语句】，须过滤掉这些【无价值且影响效率】的语句。使用计算机自动地对中文文本进行词语切分的过程称为中文分词(Chinese Word Segmentation)，即使中文句子中的词之间有空格标识。若要对一个句子进行分析，就需要将其切分成词的序列，然后以词为单位进行句子的分析，故中文分词是中文自然语言处理中最基本的一个环节。

2. 生成分词列表
   1、首先停用词过滤，返回一个停用词表
   可以使用中科院的“计算所汉语词性标记集”以及哈工大停用词表

def StopWordsList(filepath):
    wlst = [w.strip() for w in open(filepath,'r',encoding='utf8').readlines()]
    return wlst
1
2
3

2、结巴分词后的停用词性 [标点符号、连词、助词、副词、介词、时语素、‘的’、数词、方位词、代词]

stop_flag = ['x', 'c', 'u','d', 'p', 't', 'uj', 'm', 'f', 'r']
1

对文本集中的文本进行中文分词，返回分词列表
1

def seg_sentence(sentence,stop_words):
    sentence_seged = jieba.cut(sentence.strip())
    # sentence_seged = set(sentence_seged)
    outstr = ''
    for word in sentence_seged:
        if word not in stop_words:
            if word != '\t':
                outstr += word
                outstr += ' '

    return outstr.split(' ')
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11

二、 基于文本集建立词典，计算相似度##

 #1、将【文本集】生产【分词列表】
    texts = [seg_sentence(seg,stop_words) for seg in open(tpath,'r',encoding='utf8').readlines()]
#一、建立词袋模型
    #2、基于文件集建立【词典】，并提取词典特征数
    dictionary = corpora.Dictionary(texts)
    feature_cnt = len(dictionary.token2id.keys())
    #3、基于词典，将【分词列表集】转换为【稀疏向量集】，也就是【语料库】
    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
#二、建立TF-IDF模型
    #4、使用“TF-TDF模型”处理【语料库】
    tfidf = models.TfidfModel(corpus)
#三构建一个query文本，利用词袋模型的字典将其映射到向量空间    
    #5、同理，用词典把搜索词也转换为稀疏向量
    kw_vector = dictionary.doc2bow(seg_sentence(keyword,stop_words))
    #6、对稀疏向量建立索引
    index = similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus],num_features=feature_cnt)
    #7、相似的计算
    sim = index[tfidf[kw_vector]]
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18

全部代码：

import jieba
import jieba.posseg as pseg
from gensim import corpora, models, similarities

def StopWordsList(filepath):
    wlst = [w.strip() for w in open(filepath, 'r', encoding='utf8').readlines()]
    return wlst


def seg_sentence(sentence, stop_words):
    # stop_flag = ['x', 'c', 'u', 'd', 'p', 't', 'uj', 'm', 'f', 'r']#过滤数字m
    stop_flag = ['x', 'c', 'u', 'd', 'p', 't', 'uj', 'f', 'r']
    sentence_seged = pseg.cut(sentence)
    # sentence_seged = set(sentence_seged)
    outstr = []
    for word,flag in sentence_seged:
        # if word not in stop_words:
        if word not in stop_words and flag not in stop_flag:
            outstr.append(word)
    return outstr


if __name__ == '__main__':
    spPath = 'stopwords.txt'
    tpath = 'test.txt'
  
    stop_words = StopWordsList(spPath)
    keyword = '吃鸡'

    # 1、将【文本集】生产【分词列表】
    texts = [seg_sentence(seg, stop_words) for seg in open(tpath, 'r', encoding='utf8').readlines()]
    orig_txt = [seg for seg in open(tpath, 'r', encoding='utf8').readlines()]

#一、建立词袋模型
    # 2、基于文件集建立【词典】，并提取词典特征数
    dictionary = corpora.Dictionary(texts)
    feature_cnt = len(dictionary.token2id.keys())
    # 3、基于词典，将【分词列表集】转换为【稀疏向量集】，也就是【语料库】
    corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
    # 4、使用“TF-TDF模型”处理【语料库】
#二、建立TF-IDF模型
    tfidf = models.TfidfModel(corpus)
#三构建一个query文本，利用词袋模型的字典将其映射到向量空间
    # 5、同理，用词典把搜索词也转换为稀疏向量
    kw_vector = dictionary.doc2bow(seg_sentence(keyword, stop_words))
    # 6、对稀疏向量建立索引
    index = similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus], num_features=feature_cnt)
    # 7、相似的计算
    sim = index[tfidf[kw_vector]]

    result_list = []
    for i in range(len(sim)):
        print('keyword 与 text%d 相似度为：%.2f' % (i + 1, sim[i]))
        if sim[i] > 0.4:
            result_list.append(orig_txt[i])

    print('原始的句子：',result_list)

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58

参考资料

python文本相似度计算