python文本特征提取实例_Python文本特征抽取与向量化算法学习

本文为大家分享了Python文本特征抽取与向量化的具体代码，供大家参考，具体内容如下

假设我们刚看完诺兰的大片《星际穿越》，设想如何让机器来自动分析各位观众对电影的评价到底是“赞”(positive)还是“踩”(negative)呢？

这类问题就属于情感分析问题。这类问题处理的第一步，就是将文本转换为特征。

因此，这章我们只学习第一步，如何从文本中抽取特征，并将其向量化。

由于中文的处理涉及到分词问题，本文用一个简单的例子来说明如何使用Python的机器学习库，对英文进行特征提取。

1、数据准备

Python的sklearn.datasets支持从目录读取所有分类好的文本。不过目录必须按照一个文件夹一个标签名的规则放好。比如本文使用的数据集共有2个标签，一个为“net”，一个为“pos”，每个目录下面有6个文本文件。目录如下所示：

neg

1.txt

2.txt

......

pos

1.txt

2.txt

....

12个文件的内容汇总起来如下所示：

2、文本特征

如何从这些英文中抽取情感态度而进行分类呢？

最直观的做法就是抽取单词。通常认为，很多关键词能够反映说话者的态度。比如上面这个简单的数据集，很容易发现，凡是说了“shit”的，就一定属于neg类。

当然，上面数据集是为了方便描述而简单设计的。现实中一个词经常会有穆棱两可的态度。但是仍然有理由相信，某个单词在neg类中出现的越多，那么他表示neg态度的概率越大。

同样我们注意到有些单词对情感分类是毫无意义的。比如上述数据中的“of”，“I”之类的单词。这类词有个名字，叫“Stop_Word”(停用词)。这类词是可以完全忽略掉不做统计的。显然忽略掉这些词，词频记录的存储空间能够得到优化，而且构建速度也更快。

把每个单词的词频作为重要的特征也存在一个问题。比如上述数据中的”movie“，在12个样本中出现了5次，但是出现正反两边次数差不多，没有什么区分度。而”worth“出现了2次，但却只出现在pos类中，显然更具有强烈的刚晴色彩，即区分度很高。

因此，我们需要引入TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频和逆向文件频率)对每个单词做进一步考量。

TF(词频)的计算很简单，就是针对一个文件t，某个单词Nt 出现在该文档中的频率。比如文档“I love this movie”，单词“love”的TF为1/4。如果去掉停用词“I"和”it“，则为1/2。

IDF(逆向文件频率)的意义是，对于某个单词t，凡是出现了该单词的文档数Dt，占了全部测试文档D的比例，再求自然对数。

比如单词“movie“一共出现了5次，而文档总数为12，因此IDF为ln(5/12)。

很显然，IDF是为了凸显那种出现的少，但是占有强烈感情色彩的词语。比如“movie”这样的词的IDF=ln(12/5)=0.88，远小于“love”的IDF=ln(12/1)=2.48。

TF-IDF就是把二者简单的乘在一起即可。这样，求出每个文档中，每个单词的TF-IDF，就是我们提取得到的文本特征值。

3、向量化

有了上述基础，就能够将文档向量化了。我们先看代码，再来分析向量化的意义：

运行结果如下：

[b'waste of time.', b'a shit movie.', b'a nb movie.', b'I love this movie!', b'shit.', b'worth my money.', b'sb movie.', b'worth it!']

['love', 'money', 'movie', 'nb', 'sb', 'shit', 'time', 'waste', 'worth']

[[ 0.          0.          0.          0.          0.          0.   0.70710678  0.70710678  0.        ]

[ 0.          0.          0.60335753  0.          0.          0.79747081   0.          0.          0.        ]

[ 0.          0.          0.53550237  0.84453372  0.          0.          0.   0.          0.        ]

[ 0.84453372  0.          0.53550237  0.          0.          0.          0.   0.          0.        ]

[ 0.          0.          0.          0.          0.          1.          0.   0.          0.        ]

[ 0.          0.76642984  0.          0.          0.          0.          0.   0.          0.64232803]

[ 0.          0.          0.53550237  0.          0.84453372  0.          0.   0.          0.        ]

[ 0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.   0.          1.        ]]

[1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0]

python输出的比较混乱。我这里做了一个表格如下：

从上表可以发现如下几点：

1、停用词的过滤。

初始化count_vec的时候，我们在count_vec构造时传递了stop_words = 'english'，表示使用默认的英文停用词。可以使用count_vec.get_stop_words()查看TfidfVectorizer内置的所有停用词。当然，在这里可以传递你自己的停用词list(比如这里的“movie”)

2、TF-IDF的计算。

这里词频的计算使用的是sklearn的TfidfVectorizer。这个类继承于CountVectorizer，在后者基本的词频统计基础上增加了如TF-IDF之类的功能。

我们会发现这里计算的结果跟我们之前计算不太一样。因为这里count_vec构造时默认传递了max_df=1，因此TF-IDF都做了规格化处理，以便将所有值约束在[0,1]之间。

3、count_vec.fit_transform的结果是一个巨大的矩阵。我们可以看到上表中有大量的0，因此sklearn在内部实现上使用了稀疏矩阵。本例子数据较小。如果读者有兴趣，可以试试机器学习科研工作者使用的真实数据，来自康奈尔大学：http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/。这个网站提供了很多数据集，其中有几个2M左右的数据库，正反例700个左右。这样的数据规模也不算大，1分钟内还是可以跑完的，建议大家试一试。不过要注意这些数据集可能存在非法字符问题。所以在构造count_vec时，传入了decode_error = 'ignore'，以忽略这些非法字符。

上表的结果，就是训练8个样本的8个特征的一个结果。这个结果就可以使用各种分类算法进行分类了。

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。

原文链接：http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41520953