【NLP】英文数据预处理___Gensim(tf-idf LDA)_使用gensim库运行lda时,采用tf-idf文本向量化

目录

理论（文本特征提取）

● 词袋模型

● TF-IDF模型

● 高级词向量模型

部分代码

Gensim_doc2bow+LDA

Gensim_tfidf+LDA

结果对比

理论（文本特征提取）

向量空间模型（又称“词向量模型”）：将文本文档转为数字向量。权重为文档中单词的频率、平均出现的频率或TF-IDF权重。

● 词袋模型

● TF-IDF模型

● 高级词向量模型

主流：谷歌的word2vec算法，它是一个基于神经网络的实现，使用CBOW(Continuous Bags of Words)和skip-gram两种结构学习单词的分布式向量表示。也可基于Gensim库实现。

部分代码

Gensim_doc2bow+LDA

# Create Dictionary
id2word = corpora.Dictionary(data_lemmatized)
# Create Corpus
texts = data_lemmatized
# Term Document Frequency
corpus = [id2word.doc2bow(text) for text in texts]
print()
 
#构建主题模型
#依然基于gensim
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus,
                                           id2word=id2word,
                                           num_topics=2,
                                           random_state=100,
                                           update_every=1,
                                           chunksize=100,
                                           passes=10,
                                           alpha='auto',
                                           per_word_topics=True)
 
#查看LDA模型中的主题
# Print the Keyword in the 10 topics
pprint(lda_model.print_topics())
doc_lda = lda_model[corpus]

Gensim_tfidf+LDA

import gensim.downloader as api
from gensim.models import TfidfModel
from gensim.corpora import Dictionary
dct = Dictionary(data_lemmatized)  # fit dictionary
corpus = [dct.doc2bow(line) for line in data_lemmatized]  # convert corpus to BoW format
model = TfidfModel(corpus)  # fit model
vector = model[corpus]  # apply model to the first corpus document
 
 
#构建主题模型
#依然基于gensim
lda_model = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=vector,
                                           id2word=dct,
                                           num_topics=2,
                                           random_state=100,
                                           update_every=1,
                                           chunksize=100,
                                           passes=10,
                                           alpha='auto',
                                           per_word_topics=True)
 
#查看LDA模型中的主题
# Print the Keyword in the 10 topics
pprint(lda_model.print_topics())
doc_lda = lda_model[corpus]

结果对比

• data=("I LOVE apples#   &   3241","he likes PIG3s","she do not like anything,except apples.\.")
  主题数=2
  

• 词袋模型doc2bow结果：[(0, '0.271*"pig" + 0.255*"like" + 0.096*"love" + 0.096*"apple" + ''0.095*"anything" + 0.094*"do" + 0.094*"not"'),  (1,'0.235*"apple" + 0.153*"like" + 0.141*"not" + 0.141*"do" + 0.141*"anything" ''+ 0.140*"love" + 0.050*"pig"')]
• TF-IDF模型结果：[(0,'0.254*"pig" + 0.160*"like" + 0.124*"love" + 0.116*"apple" + ''0.116*"anything" + 0.115*"do" + 0.115*"not"'),  (1,'0.201*"love" + 0.148*"not" + 0.148*"do" + 0.148*"anything" + 0.147*"apple" ''+ 0.112*"like" + 0.096*"pig"')]