将txt文本格式存储的词id表示的数据集存为matlab中的sparse格式

tflearn的VocabularyProcessor用法:建立中文词汇表和把文本转为词ID序列 # -*- coding: utf-8 -*- from hanziconv import HanziConv from jieba import cut from tflearn.data_utils import VocabularyProcessor DOCUMENTS = [ '这是一条测试1', '这是一条测试2', '这是一条测试3', '这是其他测... 阅读详情

将txt文本格式存储的词id表示的数据集存为matlab中的sparse格式

在对文本数据进行聚类的时候,经常会处理超高维的稀疏矩阵。例如进行K-means聚类的时候,特别是短文本聚类,输入往往是 M ×N的超稀疏矩阵( M 表示文档数量,N表示词典大小)。如果将所有数据(包括0)导入,将非常浪费内存资源。所以,在采用matlab使用超稀疏矩阵时,最好将该矩阵存为sparse格式。

以下sparse_matrix.m以及str2numarray.m便是作以上处理的matlab代码:

  1. sparse_matrix

    输入符号说明:

    • path txt文件路径,文件存储为词id表示的数据集,一行为一篇文档,词用数值id表示
    • row 文档数量
    • col 词典大小,词id序号cong1开始

    输出符号说明:

    • fea 词id表示的超稀疏矩阵
function [ fea ] = sparse_matrix( path, row, col )
fea = sparse(row, col);
file = fopen(path);
line = fgetl(file);
count = 1;
while ischar(line)
    array = str2numarray(line);
    for i = 1:length(array)
        fre = full(fea(count, i));
        if fre == 0
            fea(count, i) = 1;
        else
            fea(count, i) = 1 + fre;
        end
    end
    line = fgetl(file);
    count = count + 1;
end
fclose(file);
end
  1. str2numarray

    输入符号说明:

    • line 一篇文档,字符串格式,其中词用数值id表示(id从1开始)

    输出符号说明:

    • numarray 一篇文档,数值数组格式,对用输入
function [ numarray ] = str2numarray( line )
temp='';
numarray=[];
for i=1:1:length(line)
    if line(i)~=' '
        temp=[temp,line(i)];
    else
        if ~isempty(temp)
            numarray=[numarray,str2num(temp)];
            temp='';
        end
    end
end
if ~isempty(temp)
    numarray=[numarray,str2num(temp)];
end
end

参考:

tensorflow——tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor用法 主要构建语料集中的词典,以及把中文序列转化为词id序列 函数 tf.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessor(max_document_length, min_frequency=0, vocabulary=None, tokenizer_fn=None) 参数: max_document_length: 文档的最大长度。如果文本的长度大于最大... 阅读详情

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导出matlab稀疏矩阵到txt

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Subson
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