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用Python給文本創(chuàng)立向量空間模型的教程

 更新時間：2015年04月23日 10:43:23   作者：斯坦福大學(xué)  
這篇文章主要介紹了用Python給文本創(chuàng)立向量空間模型的教程,比如文中舉例將文本中的詞頻轉(zhuǎn)為量化的矩陣,需要的朋友可以參考下

我們需要開始思考如何將文本集合轉(zhuǎn)化為可量化的東西。最簡單的方法是考慮詞頻。

我將盡量嘗試不使用NLTK和Scikits-Learn包。我們首先使用Python講解一些基本概念。

基本詞頻

首先，我們回顧一下如何得到每篇文檔中的詞的個數(shù)：一個詞頻向量。
 

#examples taken from here: http://stackoverflow.com/a/1750187
 
mydoclist = ['Julie loves me more than Linda loves me',
'Jane likes me more than Julie loves me',
'He likes basketball more than baseball']
 
#mydoclist = ['sun sky bright', 'sun sun bright']
 
from collections import Counter
 
for doc in mydoclist:
  tf = Counter()
  for word in doc.split():
    tf[word] +=1
  print tf.items()

[('me', 2), ('Julie', 1), ('loves', 2), ('Linda', 1), ('than', 1), ('more', 1)]
[('me', 2), ('Julie', 1), ('likes', 1), ('loves', 1), ('Jane', 1), ('than', 1), ('more', 1)]
[('basketball', 1), ('baseball', 1), ('likes', 1), ('He', 1), ('than', 1), ('more', 1)]

這里我們引入了一個新的Python對象，被稱作為Counter。該對象只在Python2.7及更高的版本中有效。Counters非常的靈活，利用它們你可以完成這樣的功能：在一個循環(huán)中進(jìn)行計數(shù)。

根據(jù)每篇文檔中詞的個數(shù)，我們進(jìn)行了文檔量化的第一個嘗試。但對于那些已經(jīng)學(xué)過向量空間模型中“向量”概念的人來說，第一次嘗試量化的結(jié)果不能進(jìn)行比較。這是因為它們不在同一詞匯空間中。

我們真正想要的是，每一篇文件的量化結(jié)果都有相同的長度，而這里的長度是由我們語料庫的詞匯總量決定的。
 

import string #allows for format()
   
def build_lexicon(corpus):
  lexicon = set()
  for doc in corpus:
    lexicon.update([word for word in doc.split()])
  return lexicon
 
def tf(term, document):
 return freq(term, document)
 
def freq(term, document):
 return document.split().count(term)
 
vocabulary = build_lexicon(mydoclist)
 
doc_term_matrix = []
print 'Our vocabulary vector is [' + ', '.join(list(vocabulary)) + ']'
for doc in mydoclist:
  print 'The doc is "' + doc + '"'
  tf_vector = [tf(word, doc) for word in vocabulary]
  tf_vector_string = ', '.join(format(freq, 'd') for freq in tf_vector)
  print 'The tf vector for Document %d is [%s]' % ((mydoclist.index(doc)+1), tf_vector_string)
  doc_term_matrix.append(tf_vector)
   
  # here's a test: why did I wrap mydoclist.index(doc)+1 in parens? it returns an int...
  # try it! type(mydoclist.index(doc) + 1)
 
print 'All combined, here is our master document term matrix: '
print doc_term_matrix

我們的詞向量為[me, basketball, Julie, baseball, likes, loves, Jane, Linda, He, than, more]

文檔”Julie loves me more than Linda loves me”的詞頻向量為：[2, 0, 1, 0, 0, 2, 0, 1, 0, 1, 1]

文檔”Jane likes me more than Julie loves me”的詞頻向量為：[2, 0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1]

文檔”He likes basketball more than baseball”的詞頻向量為：[0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1]

合在一起，就是我們主文檔的詞矩陣：

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

好吧，這看起來似乎很合理。如果你有任何機器學(xué)習(xí)的經(jīng)驗，你剛剛看到的是建立一個特征空間?，F(xiàn)在每篇文檔都在相同的特征空間中，這意味著我們可以在同樣維數(shù)的空間中表示整個語料庫，而不會丟失太多信息。

標(biāo)準(zhǔn)化向量，使其L2范數(shù)為1

一旦你在同一個特征空間中得到了數(shù)據(jù)，你就可以開始應(yīng)用一些機器學(xué)習(xí)方法：分類、聚類等等。但實際上，我們同樣遇到一些問題。單詞并不都包含相同的信息。

如果有些單詞在一個單一的文件中過于頻繁地出現(xiàn)，它們將擾亂我們的分析。我們想要對每一個詞頻向量進(jìn)行比例縮放，使其變得更具有代表性。換句話說，我們需要進(jìn)行向量標(biāo)準(zhǔn)化。

我們真的沒有時間過多地討論關(guān)于這方面的數(shù)學(xué)知識?，F(xiàn)在僅僅接受這樣一個事實：我們需要確保每個向量的L2范數(shù)等于1。這里有一些代碼，展示這是如何實現(xiàn)的。
 

import math
 
def l2_normalizer(vec):
  denom = np.sum([el**2 for el in vec])
  return [(el / math.sqrt(denom)) for el in vec]
 
doc_term_matrix_l2 = []
for vec in doc_term_matrix:
  doc_term_matrix_l2.append(l2_normalizer(vec))
 
print 'A regular old document term matrix: '
print np.matrix(doc_term_matrix)
print '\nA document term matrix with row-wise L2 norms of 1:'
print np.matrix(doc_term_matrix_l2)
 
# if you want to check this math, perform the following:
# from numpy import linalg as la
# la.norm(doc_term_matrix[0])
# la.norm(doc_term_matrix_l2[0])

格式化后的舊的文檔詞矩陣：

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

按行計算的L2范數(shù)為1的文檔詞矩陣：

[[ 0.57735027 0. 0.28867513 0. 0. 0.57735027
0. 0.28867513 0. 0.28867513 0.28867513]
[ 0.63245553 0. 0.31622777 0. 0.31622777 0.31622777
0.31622777 0. 0. 0.31622777 0.31622777]
[ 0. 0.40824829 0. 0.40824829 0.40824829 0. 0.
0. 0.40824829 0.40824829 0.40824829]]

還不錯，沒有太深究線性代數(shù)的知識，你就可以馬上看到我們按比例縮小了各個向量，使它們的每一個元素都在0到1之間，并且不會丟失太多有價值的信息。你看到了，一個計數(shù)為1的詞在一個向量中的值和其在另一個向量中的值不再相同。

為什么我們關(guān)心這種標(biāo)準(zhǔn)化嗎？考慮這種情況，如果你想讓一個文檔看起來比它實際上和一個特定主題更相關(guān)，你可能會通過不斷重復(fù)同一個詞，來增加它包含到一個主題的可能性。坦率地說，在某種程度上，我們得到了一個在該詞的信息價值上衰減的結(jié)果。所以我們需要按比例縮小那些在一篇文檔中頻繁出現(xiàn)的單詞的值。

IDF頻率加權(quán)

我們現(xiàn)在還沒有得到想要的結(jié)果。就像一篇文檔中的所有單詞不具有相同的價值一樣，也不是全部文檔中的所有單詞都有價值。我們嘗試?yán)梅次臋n詞頻（IDF）調(diào)整每一個單詞權(quán)重。我們看看這包含了些什么：
 

def numDocsContaining(word, doclist):
  doccount = 0
  for doc in doclist:
    if freq(word, doc) > 0:
      doccount +=1
  return doccount 
 
def idf(word, doclist):
  n_samples = len(doclist)
  df = numDocsContaining(word, doclist)
  return np.log(n_samples / 1+df)
 
my_idf_vector = [idf(word, mydoclist) for word in vocabulary]
 
print 'Our vocabulary vector is [' + ', '.join(list(vocabulary)) + ']'
print 'The inverse document frequency vector is [' + ', '.join(format(freq, 'f') for freq in my_idf_vector) + ']'

我們的詞向量為[me, basketball, Julie, baseball, likes, loves, Jane, Linda, He, than, more]

反文檔詞頻向量為[1.609438, 1.386294, 1.609438, 1.386294, 1.609438, 1.609438, 1.386294, 1.386294, 1.386294, 1.791759, 1.791759]

現(xiàn)在，對于詞匯中的每一個詞，我們都有一個常規(guī)意義上的信息值，用于解釋他們在整個語料庫中的相對頻率?；叵胍幌?，這個信息值是一個“逆”！即信息值越小的詞，它在語料庫中出現(xiàn)的越頻繁。

我們快得到想要的結(jié)果了。為了得到TF-IDF加權(quán)詞向量，你必須做一個簡單的計算：tf * idf。

現(xiàn)在讓我們退一步想想?；叵胂戮€性代數(shù)：如果你用一個AxB的向量乘以另一個AxB的向量，你將得到一個大小為AxA的向量，或者一個標(biāo)量。我們不會那么做，因為我們想要的是一個具有相同維度(1 x詞數(shù)量)的詞向量，向量中的每個元素都已經(jīng)被自己的idf權(quán)重加權(quán)了。我們?nèi)绾卧赑ython中實現(xiàn)這樣的計算呢？

在這里我們可以編寫完整的函數(shù)，但我們不那么做，我們將要對numpy做一個簡介。
 

import numpy as np
 
def build_idf_matrix(idf_vector):
  idf_mat = np.zeros((len(idf_vector), len(idf_vector)))
  np.fill_diagonal(idf_mat, idf_vector)
  return idf_mat
 
my_idf_matrix = build_idf_matrix(my_idf_vector)
 
#print my_idf_matrix

太棒了！現(xiàn)在我們已經(jīng)將IDF向量轉(zhuǎn)化為BxB的矩陣了，矩陣的對角線就是IDF向量。這意味著我們現(xiàn)在可以用反文檔詞頻矩陣乘以每一個詞頻向量了。接著，為了確保我們也考慮那些過于頻繁地出現(xiàn)在文檔中的詞，我們將對每篇文檔的向量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使其L2范數(shù)等于1。
 

doc_term_matrix_tfidf = []
 
#performing tf-idf matrix multiplication
for tf_vector in doc_term_matrix:
  doc_term_matrix_tfidf.append(np.dot(tf_vector, my_idf_matrix))
 
#normalizing
doc_term_matrix_tfidf_l2 = []
for tf_vector in doc_term_matrix_tfidf:
  doc_term_matrix_tfidf_l2.append(l2_normalizer(tf_vector))
                   
print vocabulary
print np.matrix(doc_term_matrix_tfidf_l2) # np.matrix() just to make it easier to look at

set(['me', 'basketball', 'Julie', 'baseball', 'likes', 'loves', 'Jane', 'Linda', 'He', 'than', 'more'])

[[ 0.57211257 0. 0.28605628 0. 0. 0.57211257
0. 0.24639547 0. 0.31846153 0.31846153]
[ 0.62558902 0. 0.31279451 0. 0.31279451 0.31279451
0.26942653 0. 0. 0.34822873 0.34822873]
[ 0. 0.36063612 0. 0.36063612 0.41868557 0. 0.
0. 0.36063612 0.46611542 0.46611542]]

太棒了！你剛看到了一個展示如何繁瑣地建立一個TF-IDF加權(quán)的文檔詞矩陣的例子。

最好的部分來了：你甚至不需要手動計算上述變量，使用scikit-learn即可。

記住，Python中的一切都是一個對象，對象本身占用內(nèi)存，同時對象執(zhí)行操作占用時間。使用scikit-learn包，以確保你不必?fù)?dān)心前面所有步驟的效率問題。

注意：你從TfidfVectorizer/TfidfTransformer得到的值將和我們手動計算的值不同。這是因為scikit-learn使用一個Tfidf的改進(jìn)版本處理除零的錯誤。這里有一個更深入的討論。
 

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
 
count_vectorizer = CountVectorizer(min_df=1)
term_freq_matrix = count_vectorizer.fit_transform(mydoclist)
print "Vocabulary:", count_vectorizer.vocabulary_
 
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
 
tfidf = TfidfTransformer(norm="l2")
tfidf.fit(term_freq_matrix)
 
tf_idf_matrix = tfidf.transform(term_freq_matrix)
print tf_idf_matrix.todense()

Vocabulary: {u'me': 8, u'basketball': 1, u'julie': 4, u'baseball': 0, u'likes': 5, u'loves': 7, u'jane': 3, u'linda': 6, u'more': 9, u'than': 10, u'he': 2}
[[ 0. 0. 0. 0. 0.28945906 0.
0.38060387 0.57891811 0.57891811 0.22479078 0.22479078]
[ 0. 0. 0. 0.41715759 0.3172591 0.3172591
0. 0.3172591 0.6345182 0.24637999 0.24637999]
[ 0.48359121 0.48359121 0.48359121 0. 0. 0.36778358
0. 0. 0. 0.28561676 0.28561676]]

實際上，你可以用一個函數(shù)完成所有的步驟：TfidfVectorizer
 

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
 
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(min_df = 1)
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(mydoclist)
 
print tfidf_matrix.todense()

[[ 0. 0. 0. 0. 0.28945906 0.
0.38060387 0.57891811 0.57891811 0.22479078 0.22479078]
[ 0. 0. 0. 0.41715759 0.3172591 0.3172591
0. 0.3172591 0.6345182 0.24637999 0.24637999]
[ 0.48359121 0.48359121 0.48359121 0. 0. 0.36778358
0. 0. 0. 0.28561676 0.28561676]]

并且我們可以利用這個詞匯空間處理新的觀測文檔，就像這樣：
 

new_docs = ['He watches basketball and baseball', 'Julie likes to play basketball', 'Jane loves to play baseball']
new_term_freq_matrix = tfidf_vectorizer.transform(new_docs)
print tfidf_vectorizer.vocabulary_
print new_term_freq_matrix.todense()

{u'me': 8, u'basketball': 1, u'julie': 4, u'baseball': 0, u'likes': 5, u'loves': 7, u'jane': 3, u'linda': 6, u'more': 9, u'than': 10, u'he': 2}
[[ 0.57735027 0.57735027 0.57735027 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. ]
[ 0. 0.68091856 0. 0. 0.51785612 0.51785612
0. 0. 0. 0. 0. ]
[ 0.62276601 0. 0. 0.62276601 0. 0. 0.
0.4736296 0. 0. 0. ]]

請注意，在new_term_freq_matrix中并沒有“watches”這樣的單詞。這是因為我們用于訓(xùn)練的文檔是mydoclist中的文檔，這個詞并不會出現(xiàn)在那個語料庫的詞匯中。換句話說，它在我們的詞匯詞典之外。

回到Amazon評論文本

練習(xí)2

現(xiàn)在是時候嘗試使用你學(xué)過的東西了。利用TfidfVectorizer，你可以在Amazon評論文本的字符串列表上嘗試建立一個TF-IDF加權(quán)文檔詞矩。
 

import os
import csv
 
#os.chdir('/Users/rweiss/Dropbox/presentations/IRiSS2013/text1/fileformats/')
 
with open('amazon/sociology_2010.csv', 'rb') as csvfile:
  amazon_reader = csv.DictReader(csvfile, delimiter=',')
  amazon_reviews = [row['review_text'] for row in amazon_reader]
 
  #your code here!!!

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