002_文本分析与挖掘(jieba库三种分词模式,SnowNLP的简答演示,去除停用词,提取关键词,构建特征向量)_掌握 jieba、snownlp 等文本分析库

一、jieba三种分词模式

（一）概述

        jieba 库的分词原理是利用一个中文词库，将待分词的内容与分词词库进行比对，通过图结构和动态规划方法找到最大概率的词组；除此之外，jieba 库还提供了增加自定义中文单词的功能。

支持三种分词模式

1、精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析；

        result1 = jieba.cut(str2)

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；

        result2 =jieba.cut(str1,cut_all = True)

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。

        result3 = jieba.cut_for_search(str3)

（二）jupyter安装jieba库

输入pip install jieba wordcloud -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装jieba和词云

安装完成！

（三）代码演示

代码与结果展示：

代码

import jieba
 
str = "本法所称突发事件，是指突然发生，造成或者可能造成严重社会危害，需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。"
 
# 精准模式：将句子最精确地切开，适合文本分析
result1 = jieba.cut(str)
print("/".join(result1))
 
# 全模式：所有的可以成词的词语都扫描出来（会有重叠的词）
result2 =jieba.cut(str,cut_all = True)
print("/".join(result2))
 
# 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。
result3 = jieba.cut_for_search(str)
print("/".join(result3))

（四）cut和lcut的区别

Jieba的cut和lcut分词：

（1）从效果看，二者没区别，区别在于结果的表示形式

（2）cut的结果是迭代器，需要进一步处理才能看到分词具体结果；lcut生成一个列表的形式，可以直接输出

二、SnowNLP

（一）概述

        SnowNLP是一个常用的Python文本分析库。SnowNLP处理的是unicode编码，使用时需要自行decode成unicode。

        Snownlp主要功能包括： （1）文本分类（2）转换成拼音（3） 繁体转简体（4）提取文本关键词（5）提取文本摘要

（二）安装snownlp

输入pip install snownlp -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

（三）代码演示

代码与结果展示：

代码：

from snownlp import SnowNLP
str = "本法所称突发事件，是指突然发生，造成或者可能造成严重社会危害，需要采取应急处置措施予以应对的自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件。"
s1 = SnowNLP(str)
print(s1.words) # 输出切分分词
print()
print(s1.pinyin) # 输出拼音
print()
print(s1.summary(4)) # 自动摘要（个数为4）
s2 = SnowNLP(u'「繁體字」「繁體中文」的叫法在臺灣亦很常見。')
print(s2.han) # 繁体转为简体

三、去除停用词

（一）概述

        停用词是指在信息检索中，为节省存储空间和提高搜索效率，在处理自然语言数据（或文本）之前或之后会自动过滤掉某些字或词，这些字或词即被称为Stop Words（停用词）。 这些停用词都是人工输入、非自动化生成的，生成后的停用词会形成一个停用词表。

（二）代码演示

（1）停用词表在网上进行下载，保存在按当地的txt文档中

（2）准备需要进行分析的文本文档

两个文档部分展示如下：

 “去除停用词”代码：

import jieba
 
# 读入需要处理的文本
with open ("Texts.txt", "r", encoding='UTF-8') as fp:
    words = fp.read()
    result_text = jieba.lcut(words)
    #print(result_text)
 
# 读入停用词表，利用jieba分词以列表形式输出
with open ("stopwords_all.txt", "r", encoding='UTF-8') as fs:
    stopwords = fs.read()
    result_stop = jieba.lcut(stopwords)
    #print(result_stop)
 
new_words = []
for i in result_text:
    if i not in stopwords:
        new_words.append(i)
print("去除停用词后的结果：", new_words)

结果展示：

四、提取关键词

介绍两种方式：TF-IDF算法和textrank

这两种算法都只针对str类型

（一）TF-IDF算法

该算法是提取句子级的关键字

jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=5, withWeight=False, allowPOS=())

• topK，关键词个数
• withWeight，是否显示其权重，默认False
• allowPOS，指定词性（如：n名词，v动词，ns地点），默认为空

import jieba.analyse
 
# 提取20个关键词，词性筛选为名词和动词
# words = fp.read()，此处的words是str类型
keywords1 = jieba.analyse.extract_tags(words, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('n','v'))
print(keywords1)

（二）Textrank算法

keywords2 = jieba.analyse.textrank(words, topK=20, withWeight=False, allowPOS=('n','v'))
print(keywords2)

五、特征向量构建

（一）CountVectorizer()函数

CountVectorizer会将文本中的词语转换为词频矩阵，它通过fit_transform函数计算各个词语出现的次数。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
 
# texts = [" ".join(keywords1)," ".join(keywords2)] # 可以像这样将两个列表化为一个
 
texts1 = [" ".join(new_words)] # 消除逗号，将其化为只有一个元素的列表
print(texts1)

cv = CountVectorizer()
cv_fit = cv.fit_transform(texts1)
 
# 词汇表，字典型
print(cv.vocabulary_)
 
# 文本矩阵。（0，192） 2 表示为：第0个列表元素；词典中索引为192的元素；词频为2
print(cv_fit)
 
# 将结果转化为稀疏矩阵。表示第0个列表元素，从第0个字符元素开始，其词频大小
print(cv_fit.toarray())

（1）字典型，结果展示

（2）文本矩阵，部分结果展示

（3）稀疏矩阵，结果展示

（二）TfidfVectorizer()函数

将文本进行向量化表示

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
texts2 = [" ".join(keywords1)," ".join(keywords2)]
tv = TfidfVectorizer(norm=None)
 
tv_fit = tv.fit_transform(texts2)
print("特征向量：\n", tv.vocabulary_)
print("所有词汇如下：\n",tv.get_feature_names_out()) # 去除了重复的词汇
print("TF-IDF文档-词矩阵：\n", tv_fit.toarray())
print("文本矩阵：\n", tv_fit)

结果展示：