cntext：一款 Python文本分析包

cntext中文文本分析库，可对文本进行词频统计、词典扩充、情绪分析、相似度、可读性等

功能模块含

[x] stats 文本统计指标
[x] 词频统计
[x] 可读性
[x] 内置pkl词典
[x] 情感分析
[x] dictionary 构建词表(典)
[x] Sopmi 互信息扩充词典法
[x] W2Vmodels 词向量扩充词典法
[x] similarity 文本相似度
[x] cos相似度
[x] jaccard相似度
[x] 编辑距离相似度
[ ] bias 待开发

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安装

pip install cntext==1.6

QuickStart

import cntext as cthelp(ct)

Run

Help on package cntext:NAMEcntextPACKAGE CONTENTSbiasdictionarysimilaritystats

一、stats

目前stats内置的函数有

readability 文本可读性
term_freq 词频统计函数
dict_pkl_list 获取cntext内置词典列表(pkl格式)
load_pkl_dict 导入pkl词典文件
diction 情感分析

import cntext as cttext = '如何看待一网文作者被黑客大佬盗号改文，因万分惭愧而停更。'ct.term_freq(text)

Run

Counter({'看待': 1,'网文': 1,'作者': 1,'黑客': 1,'大佬': 1,'盗号': 1,'改文因': 1,'万分': 1,'惭愧': 1,'停': 1})

1.1 readability

文本可读性，指标越大，文章复杂度越高，可读性越差。

readability(text, language=‘chinese’)

text: 文本字符串数据
language: 语言类型，“chinese"或"english”，默认"chinese"

中文可读性 算法参考自

徐巍,姚振晔,陈冬华.中文年报可读性：衡量与检验[J].会计研究,2021(03):28-44.

readability1 —每个分句中的平均字数

readability2 —每个句子中副词和连词所占的比例

readability3 —参考Fog Index， readability3=(readability1+readability2)×0.5

以上三个指标越大，都说明文本的复杂程度越高，可读性越差。

import cntext as cttext = '如何看待一网文作者被黑客大佬盗号改文，因万分惭愧而停更。'ct.readability(text, language='chinese')

Run

{'readability1': 13.5,'readability2': 0.08333333333333333,'readability3': 6.791666666666667}

1.2 term_freq

词频统计函数，返回Counter类型

import cntext as ct text = '如何看待一网文作者被黑客大佬盗号改文，因万分惭愧而停更。'ct.term_freq(text)

Run

Counter({'看待': 1,'网文': 1,'作者': 1,'黑客': 1,'大佬': 1,'盗号': 1,'改文因': 1,'万分': 1,'惭愧': 1,'停': 1})

1.3 dict_pkl_list

获取cntext内置词典列表(pkl格式)

import cntext as ct# 获取cntext内置词典列表(pkl格式)
ct.dict_pkl_list()

Run

['DUTIR.pkl','HOWNET.pkl','sentiws.pkl','ChineseFinancialFormalUnformalSentiment.pkl','ANEW.pkl','LSD2015.pkl','NRC.pkl','geninqposneg.pkl','HuLiu.pkl','AFINN.pkl','ADV_CONJ.pkl','LoughranMcDonald.pkl','STOPWORDS.pkl']

词典对应关系, 部分情感词典资料整理自 quanteda.sentiment

pkl文件	词典	语言	功能
DUTIR.pkl	大连理工大学情感本体库	中文	七大类情绪，`哀, 好, 惊, 惧, 乐, 怒, 恶`
HOWNET.pkl	知网Hownet词典	中文	正面词、负面词
sentiws.pkl	SentimentWortschatz (SentiWS)	英文	正面词、负面词；
效价
ChineseFinancialFormalUnformalSentiment.pkl	金融领域正式、非正式；积极消极	中文	formal-pos、

注意:

如果用户情绪分析时使用DUTIR词典发表论文，请在论文中添加诸如“使用了大连理工大学信息检索研究室的情感词汇本体” 字样加以声明。参考文献中加入引文“徐琳宏,林鸿飞,潘宇,等.情感词汇本体的构造[J]. 情报学报, 2008, 27(2): 180-185.”
如果大家有制作的词典，可以上传至百度网盘，并在issue中留下词典的网盘链接。如词典需要使用声明，可连同文献出处一起issue

1.4 load_pkl_dict

导入pkl词典文件，返回字典样式数据。

import cntext as ct# 导入pkl词典文件,
print(ct.load_pkl_dict('DUTIR.pkl'))

Run

{'DUTIR': {'哀': ['怀想', '治丝而棼', ...],'好': ['进贤黜奸', '清醇', '放达', ...], '惊': ['惊奇不已', '魂惊魄惕', '海外奇谈',...],'惧': ['忸忸怩怩', '谈虎色变', '手忙脚乱', '刿目怵心',...],'乐': ['百龄眉寿', '娱心', '如意', '喜糖',...],'怒': ['饮恨吞声', '扬眉瞬目',...],'恶': ['出逃', '鱼肉百姓', '移天易日',]}

1.5 sentiment

sentiment(text, diction, language=‘chinese’) 使用diy词典进行情感分析，计算各个情绪词出现次数; 未考虑强度副词、否定词对情感的复杂影响，

text: 待分析中文文本
diction: 情感词字典；
language: 语言类型，“chinese"或"english”，默认"chinese"

import cntext as cttext = '我今天得奖了，很高兴，我要将快乐分享大家。'ct.sentiment(text=text,diction=ct.load_pkl_dict('DUTIR.pkl')['DUTIR'])

Run

{'哀_num': 0,'好_num': 0,'惊_num': 0,'惧_num': 0,'乐_num': 3,'怒_num': 0,'恶_num': 0,'stopword_num': 7,'sentence_num': 1,'word_num': 13}

如果不适用pkl词典，可以自定义自己的词典，例如

import cntext as ctdiction = {'pos': ['高兴', '快乐', '分享'],'neg': ['难过', '悲伤'],'adv': ['很', '特别']}text = '我今天得奖了，很高兴，我要将快乐分享大家。'
ct.sentiment(text, diction)

Run

{'pos_num': 7,'neg_num': 0,'adv_num': 1,'stopword_num': 7,'sentence_num': 1,'word_num': 13}

二、dictionary

本模块用于构建词表(典),含

SoPmi 共现法扩充词表(典)
W2VModels 词向量word2vec扩充词表(典)

2.1 SoPmi 共现法

import cntext as ct
import ossopmier = ct.SoPmi(cwd=os.getcwd(),input_txt_file='data/sopmi_corpus.txt',  #原始数据，您的语料seedword_txt_file='data/sopmi_seed_words.txt', #人工标注的初始种子词)   sopmier.sopmi()

Run

Step 1/4:...预处理   语料 ...
Loading model cost 0.543 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
Step 2/4:...收集 共现词线索 ...
Step 3/4:...计算    互信息 ...
Step 4/4:...保存    候选词 ...
完成! 耗时 49.50996398925781 s

2.2 W2VModels 词向量

特别要注意代码需要设定lang语言参数

import cntext as ct
import os#初始化模型,需要设置lang参数。
model = ct.W2VModels(cwd=os.getcwd(), lang='english')  #语料数据 w2v_corpus.txt
model.train(input_txt_file='data/w2v_corpus.txt')#根据种子词，筛选出没类词最相近的前100个词
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/integrity.txt', topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/innovation.txt', topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/quality.txt', topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/respect.txt', topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/teamwork.txt', topn=100)

Run

Step 1/4:...预处理    语料 ...
Step 2/4:...训练   word2vec模型 ...
Step 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 sStep 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 sStep 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 sStep 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 sStep 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 s

需要注意

训练出的w2v模型可以后续中使用。

from gensim.models import KeyedVectorsw2v_model = KeyedVectors.load(w2v.model路径)
#找出word的词向量
#w2v_model.get_vector(word)
#更多w2_model方法查看
#help(w2_model)

2.3 co_occurrence_matrix

词共现矩阵

import cntext as ctdocuments = ["I go to school every day by bus .","i go to theatre every night by bus"]ct.co_occurrence_matrix(documents, window_size=2, lang='english')

documents2 = ["编程很好玩","Python是最好学的编程"]ct.co_occurrence_matrix(documents2, window_size=2, lang='chinese')

三、similarity

四种相似度计算函数

cosine_sim(text1, text2) cos余弦相似
jaccard_sim(text1, text2) jaccard相似
minedit_sim(text1, text2) 最小编辑距离相似度；
simple_sim(text1, text2) 更改变动算法

算法实现参考自 Cohen, Lauren, Christopher Malloy, and Quoc Nguyen. Lazy prices. No. w25084. National Bureau of Economic Research, 2018.

import cntext as cttext1 = '编程真好玩编程真好玩'
text2 = '游戏真好玩编程真好玩'print(ct.cosine_sim(text1, text2))
print(ct.jaccard_sim(text1, text2))
print(ct.minedit_sim(text1, text2))
print(ct.simple_sim(text1, text2))

Run

0.9999999999999998
1.0
1
0.84375

技术交流

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