基于 Python 的简单自然语言处理实践

wu348112 2年前
   <h2>基于 Python 的简单自然语言处理</h2>    <p>本文是对于基于 Python 进行简单自然语言处理任务的介绍,建议前置阅读 <a href="/misc/goto?guid=4959746990672086767" rel="nofollow,noindex">Python 语法速览与机器学习开发环境搭建</a> ,更多机器学习资料参考 <a href="/misc/goto?guid=4959746990751588607" rel="nofollow,noindex">机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的书籍列表</a> 以及 <a href="/misc/goto?guid=4959746990835973565" rel="nofollow,noindex">面向程序猿的数据科学与机器学习知识体系及资料合集</a> 。</p>    <h2>Twenty News Group 语料集处理</h2>    <p>20 Newsgroup 数据集包含了约 20000 篇来自于不同的新闻组的文档,最早由 Ken Lang 搜集整理。本部分包含了对于数据集的抓取、特征提取、简单分类器训练、主题模型训练等。本部分代码包括主要的处理代码 封装库 与 基于 Notebook 的交互示范 。我们首先需要进行数据抓取:</p>    <pre>  <code class="language-python">def fetch_data(self, subset='train', categories=None):          """return data          执行数据抓取操作          Arguments:          subset -> string -- 抓取的目标集合 train / test / all          """          rand = np.random.mtrand.RandomState(8675309)          data = fetch_20newsgroups(subset=subset,                                    categories=categories,                                    shuffle=True,                                    random_state=rand)            self.data[subset] = data</code></pre>    <p>然后在 Notebook 中交互查看数据格式:</p>    <pre>  <code class="language-python"># 实例化对象  twp = TwentyNewsGroup()  # 抓取数据  twp.fetch_data()  twenty_train = twp.data['train']  print("数据集结构", "->", twenty_train.keys())  print("文档数目", "->", len(twenty_train.data))  print("目标分类", "->",[ twenty_train.target_names[t] for t in twenty_train.target[:10]])    数据集结构 -> dict_keys(['data', 'filenames', 'target_names', 'target', 'DESCR', 'description'])  文档数目 -> 11314  目标分类 -> ['sci.space', 'comp.sys.mac.hardware', 'sci.electronics', 'comp.sys.mac.hardware', 'sci.space', 'rec.sport.hockey', 'talk.religion.misc', 'sci.med', 'talk.religion.misc', 'talk.politics.guns']</code></pre>    <p>接下来我们可以对语料集中的特征进行提取:</p>    <pre>  <code class="language-python"># 进行特征提取    # 构建文档-词矩阵(Document-Term Matrix)    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer    count_vect = CountVectorizer()    X_train_counts = count_vect.fit_transform(twenty_train.data)    print("DTM 结构","->",X_train_counts.shape)    # 查看某个词在词表中的下标  print("词对应下标","->", count_vect.vocabulary_.get(u'algorithm'))    DTM 结构 -> (11314, 130107)  词对应下标 -> 27366</code></pre>    <p>为了将文档用于进行分类任务,还需要使用 TF-IDF 等常见方法将其转化为特征向量:</p>    <pre>  <code class="language-python"># 构建文档的 TF 特征向量  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer    tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False).fit(X_train_counts)  X_train_tf = tf_transformer.transform(X_train_counts)    print("某文档 TF 特征向量","->",X_train_tf)    # 构建文档的 TF-IDF 特征向量  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer    tf_transformer = TfidfTransformer().fit(X_train_counts)  X_train_tfidf = tf_transformer.transform(X_train_counts)    print("某文档 TF-IDF 特征向量","->",X_train_tfidf)    某文档 TF 特征向量 ->   (0, 6447)    0.0380693493813    (0, 37842)    0.0380693493813</code></pre>    <p>我们可以将特征提取、分类器训练与预测封装为单独函数:</p>    <pre>  <code class="language-python">def extract_feature(self):          """          从语料集中抽取文档特征          """            # 获取训练数据的文档-词矩阵          self.train_dtm = self.count_vect.fit_transform(self.data['train'].data)            # 获取文档的 TF 特征            tf_transformer = TfidfTransformer(use_idf=False)            self.train_tf = tf_transformer.transform(self.train_dtm)            # 获取文档的 TF-IDF 特征            tfidf_transformer = TfidfTransformer().fit(self.train_dtm)            self.train_tfidf = tf_transformer.transform(self.train_dtm)        def train_classifier(self):          """          从训练集中训练出分类器          """            self.extract_feature();            self.clf = MultinomialNB().fit(              self.train_tfidf, self.data['train'].target)        def predict(self, docs):          """          从训练集中训练出分类器          """            X_new_counts = self.count_vect.transform(docs)            tfidf_transformer = TfidfTransformer().fit(X_new_counts)                    X_new_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_new_counts)            return self.clf.predict(X_new_tfidf)</code></pre>    <p>然后执行训练并且进行预测与评价:</p>    <pre>  <code class="language-python"># 训练分类器  twp.train_classifier()    # 执行预测  docs_new = ['God is love', 'OpenGL on the GPU is fast']  predicted = twp.predict(docs_new)    for doc, category in zip(docs_new, predicted):      print('%r => %s' % (doc, twenty_train.target_names[category]))        # 执行模型评测  twp.fetch_data(subset='test')    predicted = twp.predict(twp.data['test'].data)    import numpy as np    # 误差计算    # 简单误差均值  np.mean(predicted == twp.data['test'].target)       # Metrics    from sklearn import metrics    print(metrics.classification_report(      twp.data['test'].target, predicted,      target_names=twp.data['test'].target_names))    # Confusion Matrix  metrics.confusion_matrix(twp.data['test'].target, predicted)    'God is love' => soc.religion.christian  'OpenGL on the GPU is fast' => rec.autos                            precision    recall  f1-score   support                 alt.atheism       0.79      0.50      0.61       319             ...        talk.religion.misc       1.00      0.08      0.15       251                 avg / total       0.82      0.79      0.77      7532    Out[16]:  array([[158,   0,   1,   1,   0,   1,   0,   3,   7,   1,   2,   6,   1,            8,   3, 114,   6,   7,   0,   0],         ...         [ 35,   3,   1,   0,   0,   0,   1,   4,   1,   1,   6,   3,   0,            6,   5, 127,  30,   5,   2,  21]])</code></pre>    <p>我们也可以对文档集进行主题提取:</p>    <pre>  <code class="language-python"># 进行主题提取    twp.topics_by_lda()    Topic 0 : stream s1 astronaut zoo laurentian maynard s2 gtoal pem fpu  Topic 1 : 145 cx 0d bh sl 75u 6um m6 sy gld  Topic 2 : apartment wpi mars nazis monash palestine ottoman sas winner gerard  Topic 3 : livesey contest satellite tamu mathew orbital wpd marriage solntze pope  Topic 4 : x11 contest lib font string contrib visual xterm ahl brake  Topic 5 : ax g9v b8f a86 1d9 pl 0t wm 34u giz  Topic 6 : printf null char manes behanna senate handgun civilians homicides magpie  Topic 7 : buf jpeg chi tor bos det que uwo pit blah  Topic 8 : oracle di t4 risc nist instruction msg postscript dma convex  Topic 9 : candida cray yeast viking dog venus bloom symptoms observatory roby  Topic 10 : cx ck hz lk mv cramer adl optilink k8 uw  Topic 11 : ripem rsa sandvik w0 bosnia psuvm hudson utk defensive veal  Topic 12 : db espn sabbath br widgets liar davidian urartu sdpa cooling  Topic 13 : ripem dyer ucsu carleton adaptec tires chem alchemy lockheed rsa  Topic 14 : ingr sv alomar jupiter borland het intergraph factory paradox captain  Topic 15 : militia palestinian cpr pts handheld sharks igc apc jake lehigh  Topic 16 : alaska duke col russia uoknor aurora princeton nsmca gene stereo  Topic 17 : uuencode msg helmet eos satan dseg homosexual ics gear pyron  Topic 18 : entries myers x11r4 radar remark cipher maine hamburg senior bontchev  Topic 19 : cubs ufl vitamin temple gsfc mccall astro bellcore uranium wesleyan</code></pre>    <h2>常见自然语言处理工具封装</h2>    <p>经过上面对于 20NewsGroup 语料集处理的介绍我们可以发现常见自然语言处理任务包括,数据获取、数据预处理、数据特征提取、分类模型训练、主题模型或者词向量等高级特征提取等等。笔者还习惯用 python-fire 将类快速封装为可通过命令行调用的工具,同时也支持外部模块调用使用。本部分我们主要以中文语料集为例,譬如我们需要对中文维基百科数据进行分析,可以使用 gensim 中的 维基百科处理类 :</p>    <pre>  <code class="language-python">class Wiki(object):      """      维基百科语料集处理      """            def wiki2texts(self, wiki_data_path, wiki_texts_path='./wiki_texts.txt'):          """          将维基百科数据转化为文本数据          Arguments:          wiki_data_path -- 维基压缩文件地址          """          if not wiki_data_path:              print("请输入 Wiki 压缩文件路径或者前往 https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/ 下载")              exit()            # 构建维基语料集          wiki_corpus = WikiCorpus(wiki_data_path, dictionary={})          texts_num = 0            with open(wiki_text_path, 'w', encoding='utf-8') as output:              for text in wiki_corpus.get_texts():                  output.write(b' '.join(text).decode('utf-8') + '\n')                  texts_num += 1                  if texts_num % 10000 == 0:                      logging.info("已处理 %d 篇文章" % texts_num)            print("处理完毕,请使用 OpenCC 转化为简体字")</code></pre>    <p>抓取完毕后,我们还需要用 OpenCC 转化为简体字。抓取完毕后我们可以使用结巴分词对生成的文本文件进行分词,我们直接使用 python chinese_text_processor.py tokenize_file /output.txt 直接执行该任务并且生成输出文件。获取分词之后的文件,我们可以将其转化为简单的词袋表示或者文档-词向量</p>    <pre>  <code class="language-python">class CorpusProcessor:      """      语料集处理      """        def corpus2bow(self, tokenized_corpus=default_documents):          """returns (vocab,corpus_in_bow)          将语料集转化为 BOW 形式          Arguments:          tokenized_corpus -- 经过分词的文档列表          Return:          vocab -- {'human': 0, ... 'minors': 11}          corpus_in_bow -- [[(0, 1), (1, 1), (2, 1)]...]          """          dictionary = corpora.Dictionary(tokenized_corpus)            # 获取词表          vocab = dictionary.token2id            # 获取文档的词袋表示          corpus_in_bow = [dictionary.doc2bow(text) for text in tokenized_corpus]            return (vocab, corpus_in_bow)        def corpus2dtm(self, tokenized_corpus=default_documents, min_df=10, max_df=100):          """returns (vocab, DTM)          将语料集转化为文档-词矩阵          - dtm -> matrix: 文档-词矩阵                  I    like    hate    databases          D1    1      1          0            1          D2    1      0          1            1          """            if type(tokenized_corpus[0]) is list:              documents = [" ".join(document) for document in tokenized_corpus]          else:              documents = tokenized_corpus            if max_df == -1:              max_df = round(len(documents) / 2)            # 构建语料集统计向量          vec = CountVectorizer(min_df=min_df,                                max_df=max_df,                                analyzer="word",                                token_pattern="[\S]+",                                tokenizer=None,                                preprocessor=None,                                stop_words=None                                )            # 对于数据进行分析          DTM = vec.fit_transform(documents)            # 获取词表          vocab = vec.get_feature_names()            return (vocab, DTM)</code></pre>    <p>我们也可以对分词之后的文档进行主题模型或者词向量提取,这里使用分词之后的文件就可以忽略中英文的差异:</p>    <pre>  <code class="language-python">def topics_by_lda(self, tokenized_corpus_path, num_topics=20, num_words=10, max_lines=10000, split="\s+", max_df=100):          """          读入经过分词的文件并且对其进行 LDA 训练          Arguments:          tokenized_corpus_path -> string -- 经过分词的语料集地址          num_topics -> integer -- 主题数目          num_words -> integer -- 主题词数目          max_lines -> integer -- 每次读入的最大行数          split -> string -- 文档的词之间的分隔符          max_df -> integer -- 避免常用词,过滤超过该阈值的词          """            # 存放所有语料集信息          corpus = []            with open(tokenized_corpus_path, 'r', encoding='utf-8') as tokenized_corpus:                flag = 0                for document in tokenized_corpus:                    # 判断是否读取了足够的行数                  if(flag > max_lines):                      break                    # 将读取到的内容添加到语料集中                  corpus.append(re.split(split, document))                    flag = flag + 1            # 构建语料集的 BOW 表示          (vocab, DTM) = self.corpus2dtm(corpus, max_df=max_df)            # 训练 LDA 模型            lda = LdaMulticore(              matutils.Sparse2Corpus(DTM, documents_columns=False),              num_topics=num_topics,              id2word=dict([(i, s) for i, s in enumerate(vocab)]),              workers=4          )            # 打印并且返回主题数据          topics = lda.show_topics(              num_topics=num_topics,              num_words=num_words,              formatted=False,              log=False)            for ti, topic in enumerate(topics):              print("Topic", ti, ":", " ".join(word[0] for word in topic[1]))</code></pre>    <p>该函数同样可以使用命令行直接调用,传入分词之后的文件。我们也可以对其语料集建立词向量:</p>    <pre>  <code class="language-python">def wv_train(self, tokenized_text_path, output_model_path='./wv_model.bin'):          """          对于文本进行词向量训练,并将输出的词向量保存          """            sentences = word2vec.Text8Corpus(tokenized_text_path)            # 进行模型训练          model = word2vec.Word2Vec(sentences, size=250)            # 保存模型          model.save(output_model_path)        def wv_visualize(self, model_path, word=["中国", "航空"]):          """          根据输入的词搜索邻近词然后可视化展示          参数:              model_path: Word2Vec 模型地址          """            # 加载模型          model = word2vec.Word2Vec.load(model_path)            # 寻找出最相似的多个词          words = [wp[0] for wp in model.most_similar(word, topn=20)]            # 提取出词对应的词向量          wordsInVector = [model[word] for word in words]            # 进行 PCA 降维          pca = PCA(n_components=2)          pca.fit(wordsInVector)          X = pca.transform(wordsInVector)            # 绘制图形          xs = X[:, 0]          ys = X[:, 1]            plt.figure(figsize=(12, 8))          plt.scatter(xs, ys, marker='o')            # 遍历所有的词添加点注释          for i, w in enumerate(words):              plt.annotate(                  w,                  xy=(xs[i], ys[i]), xytext=(6, 6),                  textcoords='offset points', ha='left', va='top',                  **dict(fontsize=10)              )          plt.show()</code></pre>    <p> </p>    <p>来自:https://segmentfault.com/a/1190000008993622</p>    <p> </p>