實(shí)驗(yàn)?zāi)康?/h1>

學(xué)習(xí)如何讀取一個(gè)文件

學(xué)習(xí)如何使用DataFrame

學(xué)習(xí)jieba中文分詞組件及停用詞處理原理

了解Jupyter Notebook

概念

中文分詞

在自然語言處理過程中，為了能更好地處理句子，往往需要把句子拆開分成一個(gè)一個(gè)的詞語，這樣能更好的分析句子的特性，這個(gè)過程叫就叫做分詞。由于中文句子不像英文那樣天然自帶分隔，并且存在各種各樣的詞組，從而使中文分詞具有一定的難度。

不過，中文分詞并不追求完美，而是通過關(guān)鍵字識(shí)別技術(shù)，抽取句子中最關(guān)鍵的部分，從而達(dá)到理解句子的目的。

工具

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook是一個(gè)交互式的筆記本工具，重點(diǎn)有兩點(diǎn)
- “交互式” 讓你隨時(shí)隨時(shí)運(yùn)行并暫存結(jié)果，
- “筆記本” 記錄你的研究過程

想象一下，在這之前你是如何使用Python的？

• 用一切可能的文本編輯工具編寫代碼
• 然后運(yùn)行python xxx.py調(diào)試
• 當(dāng)你寫了一個(gè)9W條數(shù)據(jù)的處理程序之后，跑到一半報(bào)個(gè)錯(cuò)，又得重頭開始
• 畫圖基本靠腦補(bǔ)

有了JN之后，你可以：

• 直接在網(wǎng)頁上編寫代碼
• 按Shift + Enter立即執(zhí)行當(dāng)前Cell的代碼段
• Cell執(zhí)行后的變量仍然生存，可以在下一個(gè)Cell繼續(xù)使用，所以，我用第一個(gè)Cell加載9W條數(shù)據(jù)，第二個(gè)Cell開始預(yù)處理，第三個(gè)Cell進(jìn)行運(yùn)算等等
• 直接在網(wǎng)頁上畫出圖片，即時(shí)調(diào)整參數(shù)Shift+Enter預(yù)覽，麻麻再也不用擔(dān)心我寫錯(cuò)代碼，美滋滋 ~~~

jieba

jieba模塊安裝請(qǐng)參見官方說明

jieba 是一個(gè)python實(shí)現(xiàn)的中文分詞組件，在中文分詞界非常出名，支持簡(jiǎn)、繁體中文，高級(jí)用戶還可以加入自定義詞典以提高分詞的準(zhǔn)確率。

它支持三種分詞模式

• 精確模式：試圖將句子最精確地切開，適合文本分析；
• 全模式：把句子中所有的可以成詞的詞語都掃描出來, 速度非?？?#xff0c;但是不能解決歧義；
• 搜索引擎模式：在精確模式的基礎(chǔ)上，對(duì)長(zhǎng)詞再次切分，提高召回率，適合用于搜索引擎分詞。

另外它還自帶有關(guān)鍵詞摘取算法。

• 基于 TF-IDF 算法的關(guān)鍵詞抽取
• 基于 TextRank 算法的關(guān)鍵詞抽取

pandas

pandas 是基于NumPy 的大數(shù)據(jù)處理工具，基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有（二維表）DataFrame,（一維數(shù)組）Series。

本次實(shí)驗(yàn)中，我們主要使用pandas的DataFrame，加載、保存csv數(shù)據(jù)源，處理數(shù)組進(jìn)行去重、統(tǒng)計(jì)。

數(shù)據(jù)

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)為百度隨意打開的新聞，請(qǐng)讀者自行按下表格式準(zhǔn)備

idtitlecontent

1	文章標(biāo)題	文章內(nèi)容
2	文章標(biāo)題	文章內(nèi)容
3	文章標(biāo)題	文章內(nèi)容

本文使用的數(shù)據(jù)截圖

思路（偽代碼）

讀取數(shù)據(jù)源

加載停用詞庫

循環(huán)對(duì)每一篇文章進(jìn)行分詞

• 普通分詞，需要手工進(jìn)行停用詞過濾
• TF-IDF關(guān)鍵詞抽取，需要使用停用詞庫
• textrank關(guān)鍵詞抽取，只取指定詞性的關(guān)鍵詞

對(duì)結(jié)果進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)

輸出結(jié)果到csv文件

實(shí)驗(yàn)代碼

第一行將代碼標(biāo)記為utf-8編碼，避免出現(xiàn)處理非ascii字符時(shí)的錯(cuò)誤

# -*- coding: UTF-8 -*-

載入需要用到的模塊，as是給模塊取個(gè)別名，輸入的時(shí)候不用輸那么長(zhǎng)的單詞。

嗯，反正你別問我為什么不給jieba取別名

import numpy as np import pandas as pd import jieba import jieba.analyse import codecs

默認(rèn)情況下，pd顯示的文本長(zhǎng)度為50，超出部分顯示為省略號(hào)，我們修改一下，以方便觀察數(shù)據(jù)（文章內(nèi)容）

#設(shè)置pd的顯示長(zhǎng)度 pd.set_option('max_colwidth',500)

讀取我們的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，將所有列設(shè)置為string，編碼指定utf-8，第一行為列頭

#載入數(shù)據(jù) rows=pd.read_csv('datas1.csv', header=0,encoding='utf-8',dtype=str)

我們直接在下一個(gè)Cell中輸入變量rows，觀察載入的結(jié)果

加載后的數(shù)據(jù)

對(duì)于普通分詞，我們需要將停用詞載入到一個(gè)數(shù)組中，在分詞后逐一比較關(guān)鍵詞是否為停用詞

stopwords = [line.strip() for line in codecs.open('stoped.txt', 'r', 'utf-8').readlines()]

對(duì)于TF-IDF，我們只需要告訴組件停用詞庫，它將自己載入詞庫并使用它

#載入停用詞 jieba.analyse.set_stop_words('stoped.txt')

接下來我們就要對(duì)所有文章進(jìn)行分詞了，先聲明一個(gè)數(shù)組，用于保存分詞后的關(guān)鍵字，此數(shù)組每行保存一個(gè)關(guān)鍵字對(duì)象。

關(guān)鍵字對(duì)象有兩個(gè)屬性：

• word: 關(guān)鍵字本身
• count : 永遠(yuǎn)為1，用于后面統(tǒng)計(jì)詞頻

# 保存全局分詞，用于詞頻統(tǒng)計(jì) segments = []

普通分詞及停用詞判斷

for index, row in rows.iterrows():content = row[2]#TextRank 關(guān)鍵詞抽取，只獲取固定詞性words = jieba.cut(content)splitedStr = ''for word in words:#停用詞判斷，如果當(dāng)前的關(guān)鍵詞不在停用詞庫中才進(jìn)行記錄if word not in stopwords:# 記錄全局分詞segments.append({'word':word, 'count':1})splitedStr += word + ' '

Text Rank 關(guān)鍵詞抽取

for index, row in rows.iterrows():content = row[2]#TextRank 關(guān)鍵詞抽取，只獲取固定詞性words = jieba.analyse.textrank(content, topK=20,withWeight=False,allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))splitedStr = ''for word in words:# 記錄全局分詞segments.append({'word':word, 'count':1})splitedStr += word + ' '

觀察分詞后的關(guān)鍵字，發(fā)現(xiàn)全是utf-8編碼后的文字，暫時(shí)不管，我們先將這個(gè)數(shù)組轉(zhuǎn)換為DataFrame對(duì)象，調(diào)用groupby方法和sum方法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)匯總。

# 將結(jié)果數(shù)組轉(zhuǎn)為df序列 dfSg = pd.DataFrame(segments)# 詞頻統(tǒng)計(jì) dfWord = dfSg.groupby('word')['count'].sum()

輸出結(jié)果

#導(dǎo)出csv dfWord.to_csv('keywords.csv',encoding='utf-8') 導(dǎo)出的數(shù)據(jù)結(jié)果

完整代碼

# -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import pandas as pd import jieba import jieba.analyse import codecs#設(shè)置pd的顯示長(zhǎng)度 pd.set_option('max_colwidth',500)#載入數(shù)據(jù) rows=pd.read_csv('datas1.csv', header=0,encoding='utf-8',dtype=str)segments = [] for index, row in rows.iterrows():content = row[2]#TextRank 關(guān)鍵詞抽取，只獲取固定詞性words = jieba.analyse.textrank(content, topK=50,withWeight=False,allowPOS=('ns', 'n', 'vn', 'v'))splitedStr = ''for word in words:# 記錄全局分詞segments.append({'word':word, 'count':1})splitedStr += word + ' ' dfSg = pd.DataFrame(segments)# 詞頻統(tǒng)計(jì) dfWord = dfSg.groupby('word')['count'].sum() #導(dǎo)出csv dfWord.to_csv('keywords.csv',encoding='utf-8')

總結(jié)

分詞算法

本次實(shí)驗(yàn)，我們學(xué)習(xí)了如何使用jieba模塊進(jìn)行中文分詞與關(guān)鍵字提取，結(jié)果各有千秋:

• 普通分詞：需要手工過濾停用詞、無意義詞、電話號(hào)碼、符號(hào)等，但能較為全面的保留所有關(guān)鍵字。
• TF-IDF：停用詞過濾有限，也需要手工處理部分?jǐn)?shù)字、符號(hào)；它通過詞頻抽取關(guān)鍵字，對(duì)同一篇文章的詞頻統(tǒng)計(jì)不具有統(tǒng)計(jì)意義，多用于宏觀上的觀測(cè)。
• Text Rank: 大概效果同TF-IDF，通過限定詞性過濾無關(guān)字符，能得到較為工整的關(guān)鍵字結(jié)果。

結(jié)論

總之，我們應(yīng)根據(jù)我們的目標(biāo)去選擇適當(dāng)?shù)姆衷~方法。

• 對(duì)某一篇文章進(jìn)行關(guān)鍵字Map，我們選擇普通分詞，并自行過濾關(guān)鍵詞，或添加自定義詞庫。
• 對(duì)采集的一批樣本進(jìn)行關(guān)鍵字分析，我們可以選擇TF-IDF，對(duì)所有的關(guān)鍵字進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，并繪制出關(guān)鍵字云圖。
• 如果我們要分析一批樣本中用戶的分類，用戶的行為，用戶的目的，我們可以選擇TextRank抽取指定詞性的關(guān)鍵字進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

引用

jieba 開源倉庫 https://github.com/fxsjy/jieba

下期預(yù)告

Python大數(shù)據(jù)：商品評(píng)論的情感傾向分析

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Python大数据：jieba分词，词频统计的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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