Python中文文本聚类

最新推荐文章于 2023-03-31 20:21:35 发布

berry_K

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查看百度搜索中文文本聚类我失望的发现，网上竟然没有一个完整的关于Python实现的中文文本聚类（乃至搜索关键词python 中文文本聚类也是如此），网上大部分是关于文本聚类的Kmeans聚类的原理，Java实现，R语言实现，甚至都有一个C++的实现。

正好我写的一些文章，我没能很好的分类，我想能不能通过聚类的方法将一些相似的文章进行聚类，然后我再看每个聚类大概的主题是什么，给每个聚类一个标签，这样也是完成了分类。

中文文本聚类主要有一下几个步骤，下面将分别详细介绍：

切词
去除停用词
构建词袋空间VSM(vector space model)
TF-IDF构建词权重
使用K-means算法

一、切词

这里中文切词使用的是结巴切词，github项目主页，作者微博

github项目主页上有结巴切词的详细安装方式，以及示例说明，这里不再详述，一般情况下，可以使用如下方式安装。

# pip install jieba
 
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或者

# easy_install jieba
 
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还可以参考一下文章：
1.Python中文分词组件 jieba
2.python 结巴分词(jieba)学习

二、去除停用词

结巴分词虽然有去除停用词的功能，但是好像只是给jieba.analyse组建使用的，并不给jieba.cut使用，所以这里我们还是要自己构建停用词文件，以及去除停用词。
常见的中文停用词有：
1. 中文停用词表(比较全面,有1208个停用词)
2. 最全中文停用词表整理（1893个）

实现代码如下（代码比较水）：

def read_from_file(file_name):
    with open(file_name,"r") as fp:
        words = fp.read()
    return words
def stop_words(stop_word_file):
    words = read_from_file(stop_word_file)
    result = jieba.cut(words)
    new_words = []
    for r in result:
        new_words.append(r)
    return set(new_words)
def del_stop_words(words,stop_words_set):
#   words是已经切词但是没有去除停用词的文档。
#   返回的会是去除停用词后的文档
    result = jieba.cut(words)
    new_words = []
    for r in result:
        if r not in stop_words_set:
            new_words.append(r)
    return new_words
 
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三、构建词袋空间VSM(vector space model)

接下来是构建词袋空间，我们的步骤如下
1. 将所有文档读入到程序中，再将每个文档切词。
2. 去除每个文档中的停用词。
3. 统计所有文档的词集合（sk-learn有相关函数，但是我知道能对中文也使用）。
4. 对每个文档，都将构建一个向量，向量的值是词语在本文档中出现的次数。
这举个例子，假设有两个文本，1.我爱上海，我爱中国2.中国伟大,上海漂亮
那么切词之后就有一下词语：我，爱，上海，中国，伟大，漂亮，,(逗号也可能被切词)。
再假设停用词是我，，那么去除停用词后，剩余的词语就是
爱，上海，中国，伟大，漂亮
然后我们对文档1和文档2构建向量，那么向量将如下：

文本	爱	上海	中国	伟大	漂亮
文档1	2	1	1	0	0
文档2	0	1	1	1	1

代码如下：

def get_all_vector(file_path,stop_words_set):
    names = [ os.path.join(file_path,f) for f in os.listdir(file_path) ]
    posts = [ open(name).read() for name in names ]
    docs = []
    word_set = set()
    for post in posts:
        doc = del_stop_words(post,stop_words_set)
        docs.append(doc)
        word_set |= set(doc)
        #print len(doc),len(word_set)

    word_set = list(word_set)
    docs_vsm = []
    #for word in word_set[:30]:
        #print word.encode("utf-8"),
    for doc in docs:
        temp_vector = []
        for word in word_set:
            temp_vector.append(doc.count(word) * 1.0)
        #print temp_vector[-30:-1]
        docs_vsm.append(temp_vector)

    docs_matrix = np.array(docs_vsm)
 
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在python中表示可能如下[[2,1,1,0,0],[0,1,1,1,]]，我们尽可能将其放入到numpy的array或者matrix中方便下面TF-IDF的计算。

四、将单词出现的次数转化为权值（TF-IDF）

换句话说，我们的vsm保存的本来已经是向量的形式，我们为什么还需要TF-IDF的形式呢？我认为这就是为了将单词出现的次数转化为权值。
关于TF-IDF的介绍可以参考网上的文章：
1. 基本文本聚类方法
 2. TF-IDF百度百科
 3. TF-IDF维基百科英文版(需要翻墙)

这里需要注意的是关于TF(term frequency)的计算，关于IDF(Inverse document frequency)的计算，我看公式基本上都是一样的：
逆向文件频率（inverse document frequency，IDF）是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到：

i d f (t, D) = l o g (N ∣ d \in D , t \in d ∣)

本公式用 LaTex 编辑，推荐一个令人惊叹的网站：Detexify
其中
N ：语料库中的文件总数
∣d∈D,t∈d∣ ：包含词语的文件数目（即的文件数目）如果该词语不在语料库中，就会导致分母为零，因此一般情况下使用作为分母。

然而百度百科以及网上大部分关于TF的介绍其实是有问题的，TF-IDF百度百科中说词频（term frequency，TF）指的是某一个给定的词语在该文件中出现的频率，那么很明显这个计算公式就为：

t f i, j = n i , j \sum k n k , j

然而这种计算方式常常会导致TF过小，其实TF-IDF并不是只有一种计算方式，而是多种，这个时候就体现出维基百科的威力了，具体的关于TF-IDF的介绍还是要参照维基百科。

如果不熟悉numpy，可以参考numpy官方文档

column_sum = [ float(len(np.nonzero(docs_matrix[:,i])[0])) for i in range(docs_matrix.shape[1]) ]
column_sum = np.array(column_sum)
column_sum = docs_matrix.shape[0] / column_sum
idf =  np.log(column_sum)
idf =  np.diag(idf)
# 请仔细想想，根绝IDF的定义，计算词的IDF并不依赖于某个文档，所以我们提前计算好。
# 注意一下计算都是矩阵运算，不是单个变量的运算。
for doc_v in docs_matrix:
    if doc_v.sum() == 0:
        doc_v = doc_v / 1
    else:
        doc_v = doc_v / (doc_v.sum())
    tfidf = np.dot(docs_matrix,idf)
    return names,tfidf
 
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现在我们拥有的矩阵的性质如下，

列是所有文档总共的词的集合。
每行代表一个文档。
每行是一个向量，向量的每个值是这个词的权值。

五、用K-means算法进行聚类

到这个时候，我们可以使用kmeans算法进行聚类，对kmeans算法来说，它看到已经不是文本了，只是矩阵而已，所以我们用的也是通用的kmeans算法就可以了。
关于kmeans的介绍可以见于如下的文章：
1. 基本Kmeans算法介绍及其实现
 2. K-means百度百科
 3. 浅谈Kmeans聚类
所不同的是，在大部分的文本聚类中，人们通常用余弦距离（很好的介绍文章）而不是欧氏距离进行计算，难道是因为稀疏矩阵的原因，我并不太明白。

下面的代码来自《机器学习实战》第十章的代码：

def gen_sim(A,B):
    num = float(np.dot(A,B.T))
    denum = np.linalg.norm(A) * np.linalg.norm(B)
    if denum == 0:
        denum = 1
    cosn = num / denum
    sim = 0.5 + 0.5 * cosn
    return sim
def randCent(dataSet, k):
    n = shape(dataSet)[1]
    centroids = mat(zeros((k,n)))#create centroid mat
    for j in range(n):#create random cluster centers, within bounds of each dimension
        minJ = min(dataSet[:,j]) 
        rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)
        centroids[:,j] = mat(minJ + rangeJ * random.rand(k,1))
    return centroids

def kMeans(dataSet, k, distMeas=gen_sim, createCent=randCent):
    m = shape(dataSet)[0]
    clusterAssment = mat(zeros((m,2)))#create mat to assign data points 
                                      #to a centroid, also holds SE of each point
    centroids = createCent(dataSet, k)
    clusterChanged = True
    counter = 0
    while counter <= 50:
        counter += 1
        clusterChanged = False
        for i in range(m):#for each data point assign it to the closest centroid
            minDist = inf; 
            minIndex = -1
            for j in range(k):
                distJI = distMeas(centroids[j,:],dataSet[i,:])
                if distJI < minDist:
                    minDist = distJI; 
                    minIndex = j
            if clusterAssment[i,0] != minIndex: 
                clusterChanged = True
            clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
        #print centroids
        for cent in range(k):#recalculate centroids
            ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]#get all the point in this cluster
            centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis=0) #assign centroid to mean 
    return centroids, clusterAssment
 
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