NLP： 词袋模型和TFIDF模型

文章目录

• 词袋模型
• TF-IDF模型
• 词汇表模型

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词袋模型

文本特征提取有两个非常重要的模型：

• 词集模型：单词构成的集合，集合自然每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个。

• 词袋模型：在词集的基础上如果一个单词在文档中出现不止一次，统计其出现的次数（频数）。

两者本质上的区别，词袋是在词集的基础上增加了频率的维度，词集只关注有和没有，词袋还要关注有几个。

假设我们要对一篇文章进行特征化，最常见的方式就是词袋。

导入相关的函数库：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

实例化分词对象：

vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)
>>> vectorizer                    
    CountVectorizer(analyzer=...'word', binary=False, decode_error=...'strict',
            dtype=<... 'numpy.int64'>, encoding=...'utf-8', input=...'content',
            lowercase=True, max_df=1.0, max_features=None, min_df=1,
            ngram_range=(1, 1), preprocessor=None, stop_words=None,
            strip_accents=None, token_pattern=...'(?u)\\b\\w\\w+\\b',
            tokenizer=None, vocabulary=None)

将文本进行词袋处理：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

txt="""
变压器停、送电操作时，应先将该变压器中性点接地，对于调度要求不接地的变压器，在投入系统后应拉开中性点接地刀闸。
 在中性点直接接地系统中，运行中的变压器中性点接地闸刀需倒换时，应先合上另一台主变压器的中性点接地闸刀，再拉开原来变压器的中性点接地闸刀。运行中的变压器中性点接地方式、中性点倒换操作的原则是保证该网络不失去接地点，采用先合后拉的操作方法。
变压器中性点的接地方式变化后其保护应相应调整，即是变压器中性点接地运行时，投入中性点零序过流保护，停用中性点零序过压保护及间隔零序过流保护；变压器中性点不接地运行时，投入中性点零序过压保护及间隔零序保护，停用中性点零序过流保护，否则有可能造成保护误动作。
"""
words = jieba.lcut(txt)     # 使用精确模式对文本进行分词
vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)#min_df 默认为1（int）,表示"忽略少于1个文档中出现的术语"，因此，默认设置不会忽略任何术语，该参数不起作用

X = vectorizer.fit_transform(words)

#获取对应的特征名称：
print(vectorizer.get_feature_names())#feature_names可能不等于words
#词袋化
print(X.toarray())

词袋类似array([[0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1],

[0, 1, 0, 1, 0, 2, 1, 0, 1],

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

[0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 1]]...)

但是如何可以使用现有的词袋的特征，对其他文本进行特征提取呢？我们定义词袋的特征空间叫做词汇表vocabulary：

vocabulary=vectorizer.vocabulary_

针对其他文本进行词袋处理时，可以直接使用现有的词汇表：

new_vectorizer = CountVectorizer(min_df=1, vocabulary=vocabulary)

CountVectorize函数比较重要的几个参数为：

• decode_error，处理解码失败的方式，分为'strict'、'ignore'、'replace'三种方式。
• strip_accents，在预处理步骤中移除重音的方式。
• max_features，词袋特征个数的最大值。
• stop_words，判断word结束的方式。
• max_df，df最大值。
• min_df，df最小值 。
• binary，默认为False，当与TF-IDF结合使用时需要设置为True。
  本例中处理的数据集均为英文，所以针对解码失败直接忽略，使用ignore方式，stop_words的方式使用english，strip_accents方式为ascii方式。

TF-IDF模型

文本处理领域还有一种特征提取方法，叫做TF-IDF模型（term frequency--inverse document frequency，词频与逆向文件频率）。TF-IDF是一种统计方法，用以评估某一字词对于一个文件集或一个语料库的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。

TF-IDF的主要思想是，如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF(Term Frequency，词频)，词频高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TF-IDF实际上是：TF * IDF。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF（inverse document frequency，逆向文件频率）的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其他类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m+k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其他类文档。

示例

文档

中文停用词见
停用词

import jieba
import pandas as pd
import re
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer#词袋
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer#tfidf


file=pd.read_excel("文档.xls")

# 定义删除除字母,数字，汉字以外的所有符号的函数
def remove_punctuation(line):
    line = str(line)
    if line.strip() == '':
        return ''
    rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]")
    line = rule.sub('', line)
    return line

#停用词
def stopwordslist(filepath):
    try:
        stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()]
    except:
        stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='gbk').readlines()]

    return stopwords


# 加载停用词
stopwords = stopwordslist("停用词.txt")

#去除标点符号
file['clean_review']=file['文档'].apply(remove_punctuation)
# 去除停用词
file['cut_review'] = file['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jieba.cut(x)) if w not in stopwords]))

#词袋计数
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(file['cut_review'])

#tf-idf
tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)

X_train_tfidf

(0, 123) 0.08779682150216786 表示第1篇文档词袋中第123个单词的tdidf为0.087

X_train_tfidf.toarray()

词汇表模型

词袋模型可以很好的表现文本由哪些单词组成，但是却无法表达出单词之间的前后关系，于是人们借鉴了词袋模型的思想，使用生成的词汇表对原有句子按照单词逐个进行编码。TensorFlow默认支持了这种模型：

tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor (
                                              max_document_length,    
                                              min_frequency=0,
                                              vocabulary=None,
                                              tokenizer_fn=None)

其中各个参数的含义为：

• max_document_length:，文档的最大长度。如果文本的长度大于最大长度，那么它会被剪切，反之则用0填充。
• min_frequency，词频的最小值，出现次数小于最小词频则不会被收录到词表中。
• vocabulary，CategoricalVocabulary 对象。
• tokenizer_fn，分词函数。

假设有如下句子需要处理：

x_text =[
    'i love you',
    'me too'
]

基于以上句子生成词汇表，并对'i me too'这句话进行编码：

 vocab_processor = learn.preprocessing.VocabularyProcessor(max_document_length)
    vocab_processor.fit(x_text)
    print next(vocab_processor.transform(['i me too'])).tolist()
    x = np.array(list(vocab_processor.fit_transform(x_text)))
    print x

运行程序，x_text使用词汇表编码后的数据为：

[[1 2 3 0]

[4 5 0 0]]

'i me too'这句话编码的结果为：

[1, 4, 5, 0]