自然语言处理项目之文档主题分类


#希拉里右键门，文档主题分类。LDA模型，数据读取还有点问题
#数据来源:请联系公众号：湾区人工智能
import numpy as np
import pandas as pd
import re
import codecs
#UnicodeEncodeError: 'mbcs' codec can't encode characters in position 0--1: invalid character
df = pd.read_csv("D:/自然语言处理/Lecture_3 LDA 主题模型课件与资料/Lecture_3 LDA 主题模型课件与资料/主题模型课件与资料/input/HillaryEmails.csv",encoding='utf-8')
# 原邮件数据中有很多Nan的值，直接扔了。
df = df[['Id','ExtractedBodyText']].dropna()
def clean_email_text(text):text = text.replace('\n'," ") #新行，我们是不需要的text = re.sub(r"-", " ", text) #把 "-" 的两个单词，分开。（比如：july-edu ==> july edu）text = re.sub(r"\d+/\d+/\d+", "", text) #日期，对主体模型没什么意义text = re.sub(r"[0-2]?[0-9]:[0-6][0-9]", "", text) #时间，没意义text = re.sub(r"[\w]+@[\.\w]+", "", text) #邮件地址，没意义text = re.sub(r"/[a-zA-Z]*[:\//\]*[A-Za-z0-9\-_]+\.+[A-Za-z0-9\.\/%&=\?\-_]+/i", "", text) #网址，没意义pure_text = ''# 以防还有其他特殊字符（数字）等等，我们直接把他们loop一遍，过滤掉for letter in text:# 只留下字母和空格if letter.isalpha() or letter==' ':pure_text += letter# 再把那些去除特殊字符后落单的单词，直接排除。# 我们就只剩下有意义的单词了。text = ' '.join(word for word in pure_text.split() if len(word)>1)return text#新建一个colum
docs = df['ExtractedBodyText']
docs = docs.apply(lambda s: clean_email_text(s))
#docs.head(1).values
doclist = docs.values
from gensim import corpora, models, similarities
import gensim
stoplist = ['very', 'ourselves', 'am', 'doesn', 'through', 'me', 'against', 'up', 'just', 'her', 'ours', 'couldn', 'because', 'is', 'isn', 'it', 'only', 'in', 'such', 'too', 'mustn', 'under', 'their', 'if', 'to', 'my', 'himself', 'after', 'why', 'while', 'can', 'each', 'itself', 'his', 'all', 'once', 'herself', 'more', 'our', 'they', 'hasn', 'on', 'ma', 'them', 'its', 'where', 'did', 'll', 'you', 'didn', 'nor', 'as', 'now', 'before', 'those', 'yours', 'from', 'who', 'was', 'm', 'been', 'will', 'into', 'same', 'how', 'some', 'of', 'out', 'with', 's', 'being', 't', 'mightn', 'she', 'again', 'be', 'by', 'shan', 'have', 'yourselves', 'needn', 'and', 'are', 'o', 'these', 'further', 'most', 'yourself', 'having', 'aren', 'here', 'he', 'were', 'but', 'this', 'myself', 'own', 'we', 'so', 'i', 'does', 'both', 'when', 'between', 'd', 'had', 'the', 'y', 'has', 'down', 'off', 'than', 'haven', 'whom', 'wouldn', 'should', 've', 'over', 'themselves', 'few', 'then', 'hadn', 'what', 'until', 'won', 'no', 'about', 'any', 'that', 'for', 'shouldn', 'don', 'do', 'there', 'doing', 'an', 'or', 'ain', 'hers', 'wasn', 'weren', 'above', 'a', 'at', 'your', 'theirs', 'below', 'other', 'not', 're', 'him', 'during', 'which']
texts = [[word for word in doc.lower().split() if word not in stoplist] for doc in doclist]
#用词袋的方法，把每个单词用一个数字index指代，并把我们的原文本变成一条长长的数组：
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
#建立模型
lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=20)
#第10号分类，其中最常出现的单词是
#lda.print_topic(10, topn=5)
#所有的主题打印出来看看
lda.print_topics(num_topics=20, num_words=5)'''
#可以把新鲜的文本/单词，分类成20个主题中的一个。文本和单词，都必须得经过同样步骤的文本预处理+词袋化，也就是说，变成数字表示每个单词的形式。
lda.get_document_topics(bow)
'''

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