作者 | zhouyue65

來源 | 君泉計(jì)量

文本挖掘：從大量文本數(shù)據(jù)中抽取出有價(jià)值的知識(shí)，并且利用這些知識(shí)重新組織信息的過程。

一、語料庫(Corpus)

語料庫是我們要分析的所有文檔的集合。

二、中文分詞

2.1 概念：

中文分詞(Chinese Word Segmentation)：將一個(gè)漢字序列切分成一個(gè)一個(gè)單獨(dú)的詞。

eg：我的家鄉(xiāng)是廣東省湛江市-->我/的/家鄉(xiāng)/是/廣東省/湛江市

停用詞(Stop Words)：

數(shù)據(jù)處理時(shí)，需要過濾掉某些字或詞

√泛濫的詞，如web、網(wǎng)站等。

√語氣助詞、副詞、介詞、連接詞等，如 的，地，得；

2.2 安裝Jieba分詞包：

最簡單的方法是用CMD直接安裝：輸入pip install jieba，但是我的電腦上好像不行。

后來在這里：https://pypi.org/project/jieba/#files下載了jieba0.39解壓縮后 放在Python36Libsite-packages里面，然后在用cmd，pip install jieba 就下載成功了，不知道是是什么原因。

然后我再anaconda 環(huán)境下也安裝了jieba，先在Anaconda3Lib這個(gè)目錄下將jieba0.39的解壓縮文件放在里面，然后在Anaconda propt下輸入 pip install jieba，如下圖：

2.3 代碼實(shí)戰(zhàn)：

jieba最主要的方法是cut方法：

jieba.cut方法接受兩個(gè)輸入?yún)?shù):

1) 第一個(gè)參數(shù)為需要分詞的字符串

2)cut_all參數(shù)用來控制是否采用全模式

jieba.cut_for_search方法接受一個(gè)參數(shù)：需要分詞的字符串,該方法適合用于搜索引擎構(gòu)建倒排索引的分詞，粒度比較細(xì)

注意：待分詞的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode

jieba.cut以及jieba.cut_for_search返回的結(jié)構(gòu)都是一個(gè)可迭代的generator，可以使用for循環(huán)來獲得分詞后得到的每一個(gè)詞語(unicode)，也可以用list(jieba.cut(...))轉(zhuǎn)化為list代碼示例( 分詞 )

輸出結(jié)果為： 我 愛

Python

工信處

女干事

每月 經(jīng)過 下屬 科室 都 要 親口

交代

24 口 交換機(jī) 等 技術(shù)性 器件 的 安裝

工作

分詞功能用于專業(yè)的場景：

會(huì)出現(xiàn)真武七截陣和天罡北斗陣被分成幾個(gè)詞。為了改善這個(gè)現(xiàn)象，我們用導(dǎo)入詞庫的方法。

但是，如果需要導(dǎo)入的單詞很多，jieba.add_word()這樣的添加詞庫的方法就不高效了。

我們可以用jieba.load_userdict(‘D:PDM2.2金庸武功招式.txt’)方法一次性導(dǎo)入整個(gè)詞庫，txt文件中為每行一個(gè)特定的詞。

2.3.1 對大量文章進(jìn)行分詞

先搭建語料庫：

分詞后我們需要對信息處理，就是這個(gè)分詞來源于哪個(gè)文章。

四、詞頻統(tǒng)計(jì)

3.1詞頻(Term Frequency)：

某個(gè)詞在該文檔中出現(xiàn)的次數(shù)。

3.2利用Python進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)

3.2.1 移除停用詞的另一種方法，加if判斷

代碼中用到的一些常用方法：

分組統(tǒng)計(jì)：

判斷一個(gè)數(shù)據(jù)框中的某一列的值是否包含一個(gè)數(shù)組中的任意一個(gè)值：

取反：(對布爾值)

四、詞云繪制

詞云(Word Cloud)：是對文本中詞頻較高的分詞，給與視覺上的突出，形成“關(guān)鍵詞渲染”，從而國旅掉大量的文本信息，使瀏覽者一眼掃過就可以領(lǐng)略文本的主旨。

4.1 安裝詞云工具包

這個(gè)地址：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ ，可以搜到基本上所有的Python庫，進(jìn)去根據(jù)自己的系統(tǒng)和Python的版本進(jìn)行下載即可。

在python下安裝很方便，在anaconda下安裝費(fèi)了點(diǎn)勁，最終將詞云的文件放在C:甥敳獲Administrator 這個(gè)目錄下才安裝成功。

五、美化詞云(詞云放入某圖片形象中)

六、關(guān)鍵詞提取

結(jié)果如下:

七、關(guān)鍵詞提取實(shí)現(xiàn)

詞頻(Term Frequency)：指的是某一個(gè)給定的詞在該文檔中出現(xiàn)的次數(shù)。

計(jì)算公式： TF = 該次在文檔中出現(xiàn)的次數(shù)

逆文檔頻率(Inverse Document Frequency)：IDF就是每個(gè)詞的權(quán)重，它的大小與一個(gè)詞的常見程度成反比

計(jì)算公式：IDF = log(文檔總數(shù)/(包含該詞的文檔數(shù) - 1))

TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)：權(quán)衡某個(gè)分詞是否關(guān)鍵詞的指標(biāo)，該值越大，是關(guān)鍵詞的可能性就越大。

計(jì)算公式：TF - IDF = TF * IDF

7.1文檔向量化

7.2代碼實(shí)戰(zhàn)

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python 英语词频统计软件_Python数据挖掘——文本分析的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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