机器学习--文本分析（jieba）（9）

一、jieba

jieba分词有三种拆词模式：

jieba.cut(cut_all=False) # 精确模式 适用于文本分析（建模）
jieba.cut(cut_all=True) # 全模式 适合搜索引擎
jieba.cut_for_search() # 搜索引擎模式

cut方法拆完是一个生成器对象

jieba.lcut(cut_all=False) # 精确模式 适用于文本分析（建模）
jieba.lcut(cut_all=True) # 全模式 适合搜索引擎
jieba.lcut_for_search() # 搜索引擎模式

lcut方法拆完是一个列表

二、练习

2.1 词云图制作

import wordcloud
import jieba
import numpy as np
import pandas as pd
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

douyin = pd.read_csv('douyin.csv')

# 导入停用词列表
stopwords = pd.read_csv('stopwords.txt',encoding='gbk',header=None, error_bad_lines=False)[0].values.tolist()
stopwords1 = ['️', '！', '—',  '❤',',','•']

content = ""
for i  in douyin['signature'].values:
    if type(i) == float:
        continue
    words = jieba.lcut(i,cut_all=False)

    for word in words:
        if word in stopwords or word in stopwords1:
            continue
        content += word+" "

importance_words = pd.Series(content.split(" ")).value_counts()[1:300]

bgimg = np.array(Image.open('bgimg.png'))
genclr=wordcloud.ImageColorGenerator(bgimg)

wc = wordcloud.WordCloud(font_path='./FZZJ-LongYTJW.TTF',  # 设置字体
               background_color="white",  # 背景颜色
               max_words=200,  # 词云显示的最大词数
               max_font_size=300,  # 字体最大值
               min_font_size=5, #字体最小值
               random_state=42, #随机数
               mask=bgimg, #造型遮盖
               color_func=genclr)

# 渲染文字的函数， importance_words文字列表， 
wc.generate_from_frequencies(importance_words)

plt.figure(figsize=(24, 24))
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')

效果如下：

2.2 文本集合转换成词频向量集合

# 拆词默认以【空格】作为分隔符
# 如果是英文，可以直接进行转换
# 如果是汉语，需要先分词处理，再做转换
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 注意文本集的形式 是一维列表，每一条文本是一个元素
statements = [
    'hello world hello world',
    'good morning hello',
    'good good hello world',
    'morning hello good hello'
]

# step1. 构造词频转换器
cv = CountVectorizer()

# step2. 对文本集进行词频转换，得到一个matrix
matrix = cv.fit_transform(statements)

# step3. 提取矩阵的内容，就是词频向量
count_vector = matrix.toarray()

# step4. 提取词频转换器cv解析的词汇
columns = cv.get_feature_names()

# step5. 整合结果
train = DataFrame(data=count_vector, columns=columns)

2.3 汉字集合转为词频向量集合

import jieba

statements = [
    "桃花坞里桃花庵", 
    "桃花庵里桃花仙",  
    "桃花仙人种桃树",  
    "再买桃花换酒钱",
    "酒醒只在花前坐",
    "酒醉还来花下眠"
]

# 只 在 还来 处理成停用词
stop_words = ['只','在', '还来']

# 把 花前坐 处理成一个词
jieba.load_userdict({
    '花前坐'
})

for index, statement in enumerate(statements):
    message = ""
    for word in jieba.lcut(statement):
        if word not in stop_words:
            message += word + " "
    statements[index] = message.rstrip(" ")    

# step2: 词频向量转换
cv = CountVectorizer()

matrix = cv.fit_transform(statements)

DataFrame(data=matrix.toarray(), columns=cv.get_feature_names())


# 词频-逆文档频率
# 用于处理，某条文本中，若干个【相同词频】的词汇的重要性的一种评估手段

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
tfidf_vc = TfidfVectorizer()
m = tfidf_vc.fit_transform(statements)

# m.toarray()
DataFrame(data=m.toarray(), columns=tfidf_vc.get_feature_names())

2.4 垃圾邮件识别

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer,TfidfVectorizer
import re


# 导入数据集
SMS = pd.read_table('SMSSpamCollection',header=None)

# 取出文档集合和标签集合
text = SMS.iloc[:,1]
target = SMS.iloc[:,0]

tf = TfidfVectorizer()
matrix = tf.fit_transform(text)

# 取出词频-逆文档频率矩阵的值
matrix.toarray()
# 取出矩阵特征
tf.get_feature_names()

# 处理数字开头的单词
# 返回值为True不包含数字
def not_numric(x):
    pattern = '.*\d.*'
    re_obj = re.compile(pattern)
    return len(re_obj.findall(x)) ==0

def process_statements(text):
    # 对每一个句子先做处理，删除无效词汇（停用词处理）

    for index,statement in text.items():
        # 汉语需要jieba分词，英文直接按空格拆
        word_list = statement.split(" ")
        good_statement = ""
        for word in word_list:
            # 如果是True，单词保留
            if not_numric(word):
                good_statement += word + " "
        # 更新文本集原语句
        text.loc[index]  = good_statement

# 先拆分数据集，在处理符合实际应用场景
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 对训练集进行去数字处理
process_statements(X_train_text)

# 进行tf-idf转换
tf = TfidfVectorizer()

# tf.fit之后，其中每一个单词的逆文档频率固定
tf.fit(X_train_text)
matrix = tf.transform(X_train_text)
X_train = matrix.toarray()

X_train = pd.DataFrame(data=X_train,columns=tf.get_feature_names())

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 生成多项式朴素贝叶斯模型
mnb = MultinomialNB()
mnb.fit(X_train,y_train)
# 注意测试集转换用训练集的tf对象
X_test = tf.transform(X_test_text)
X_test = pd.DataFrame(data=X_test.toarray(),columns=tf.get_feature_names())
mnb.score(X_test,y_test)

# 生成伯努利朴素贝叶斯模型
from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB
bnb = BernoulliNB()
bnb.fit(X_train,y_train)
bnb.score(X_test,y_test)