学习目标:
1.利用gensim包分析文档相似度
2.使用jieba进行中文分词
3.了解TF-IDF模型
环境:
Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)
工具:
jupyter notebook
注: 为了简化问题,本文没有剔除停用词"stop-word".实际应用中应该剔除停用词.
首先引入分词API库jieba、文本相似度库gensim
import jieba
from gensim import corpora, models, similarities
以下doc0-doc7是jige几个最简单的文档,我们可以称之为目标文档,本文就是分析doc_test(测试文档)与以上8个文档的相似度.
doc0 = "我不喜欢上海"
doc1 = "上海是一个好地方"
doc2 = "北京是一个好地方"
doc3 = "上海好吃的在哪里"
doc4 = "上海好玩的在哪里"
doc5 = "上海是好地方"
doc6 = "上海路和上海人"
doc7 = "喜欢小吃"
doc_test="我喜欢上海的小吃"
分词:
首先, 为了简化操作, 把目标文档放到一个列表all_doc中.
all_doc = []
all_doc.append(doc0)
all_doc.append(doc1)
all_doc.append(doc2)
all_doc.append(doc3)
all_doc.append(doc4)
all_doc.append(doc5)
all_doc.append(doc6)
all_doc.append(doc7)
以下对目标文档进行分词, 并且保存在列表all_doc_list中
all_doc_list = []
for doc in all_doc:
doc_list = [word for word in jieba.cut(doc)]
all_doc_list.append(doc_list)
把分词后形成的列表显示出来:
print(all_doc_list)
[[‘我’, ‘不’, ‘喜欢’, ‘上海’],
[‘上海’, ‘是’, ‘一个’, ‘好’, ‘地方’],
[‘北京’, ‘是’, ‘一个’, ‘好’, ‘地方’],
[‘上海’, ‘好吃’, ‘的’, ‘在’, ‘哪里’],
[‘上海’, ‘好玩’, ‘的’, ‘在’, ‘哪里’],
[‘上海’, ‘是’, ‘好’, ‘地方’],
[‘上海’, ‘路’, ‘和’, ‘上海’, ‘人’],
[‘喜欢’, ‘小吃’]]
以下把测试文档也进行分词, 并保存在列表doc_test_list中
doc_test_list = [word for word in jieba.cut(doc_test)]
print(doc_test_listt)
[‘我’, ‘喜欢’, ‘上海’, ‘的’, ‘小吃’]
制作语料库:
首先用dictionary方法获取词袋(bag-of-words)
dictonary = corpora.Dictionary(all_doc_list)
词袋中用数字对所有词进行了编导
dictionary.keys()
编号与词之间的对应关系
dictionary.token2id
{‘一个’: 4,
‘上海’: 0,
‘不’: 1,
‘人’: 14,
‘北京’: 8,
‘和’: 15,
‘哪里’: 9,
‘喜欢’: 2,
‘在’: 10,
‘地方’: 5,
‘好’: 6,
‘好吃’: 11,
‘好玩’: 13,
‘小吃’: 17,
‘我’: 3,
‘是’: 7,
‘的’: 12,
‘路’: 16}
以下使用doc2bow制作语料库
corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in all_doc_list]
语料库如下,语料库是一组向量,向量中的元素是一个二元组(编号,频次数), 对应分词后的文档中的每一个词.
[[(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1)],
[(0, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)],
[(4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1), (8, 1)],
[(0, 1), (9, 1), (10, 1), (11, 1), (12, 1)],
[(0, 1), (9, 1), (10, 1), (12, 1), (13, 1)],
[(0, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)],
[(0, 2), (14, 1), (15, 1), (16, 1)],
[(2, 1), (17, 1)]]
以下用同样的方法, 把测试文档也转换为二元组的向量。
doc_test_vec =dictionary.doc2bow(doc_test_list)
doc_test_vec
[(0, 1), (2, 1), (3, 1), (12, 1), (17, 1)]
相似度分析
使用TF-IDF模型对语料库建模
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
获取测试文档中, 每个词的TF-IDF
tfidf[doc_test_vec]
[(0, 0.08112725037593049),
(2, 0.3909393754390612),
(3, 0.5864090631585919),
(12, 0.3909393754390612),
(17, 0.5864090631585919)]
对每个目标文档, 分析测试文档的相似度
index = similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus], num_features=len(dictionary.keys()))
sim = index[tfidf[doc_test_vec]]
sim
array([ 0.54680777, 0.01055349, 0. , 0.17724207, 0.17724207,
0.01354522, 0.01279765, 0.70477605], dtype=float32)
根据相似度排序
sorted(enumerate(sim), key=lambda item: -item[1])
[(7, 0.70477605),
(0, 0.54680777),
(3, 0.17724207),
(4, 0.17724207),
(5, 0.013545224),
(6, 0.01279765),
(1, 0.010553493),
(2, 0.0)]
从分析结果来看, 测试文档与doc7相似度最高,其次是doc0, 与doc2的相似度为零. 之后可以根据TF-IDF的原理,看看是否符合预期.
最后总结一下文本相似度分析的步骤:
1.读取文档
2.对要计算的多篇文档进行分词
3.对文档进行整理成指定格式,方便后续进行计算
4.计算出词语的词频
5.[可选]对词频低的词语进行过滤
6.建立语料库词典
7.加载要对比的文档
8.将要对比的文档通过doc2bow转化为词袋模型
9.对词袋模型进行进一步处理,得到新语料库
10.将新语料库通过tfidfmodel进行处理, 得到tfidf
11.通过token2id得到特征数12、稀疏矩阵相似度， 从而建立索引13、得到最终相似结果。
