【python】gensim corpora的简单使用

本文将展示gensim的一些用法。python环境：Anaconda3（Python3.7）

使用gensim做自然语言处理的一般思路是：使用（处理）字典 ----> 生成（处理）语料库 ----> 自然语言处理（tf-idf的计算等)

利用列表生成字典（dict）：

#导入模块
from gensim import corpora
from pprint import pprint #格式化输出#三个存放分好词的文本列表
word_list1 = ['我','来自','中国','我']
word_list2 = ['我们','来自','火星']
word_list3 = ['你','来自','何方']#利用list1和list2生成一个词典
dict = corpora.Dictionary([word_list1,word_list2])
print('由list1和list2生成的词典：')
print(dict)
dict.add_documents([word_list3])
print('由list3拓展生成的词典：')
print(dict)dict.save('test.dict') #保存字典
dict = corpora.Dictionary.load('test.dict') #加载字典

需要注意的是，corpora.Dictionary()方法，括号里面的对象的形式是这样的：[ [list1] , [list2] ]。

以上代码的运行结果如下：

由list1和list2生成的词典：
Dictionary(5 unique tokens: ['中国', '我', '来自', '我们', '火星'])
由list3拓展生成的词典：
Dictionary(7 unique tokens: ['中国', '我', '来自', '我们', '火星']...)

表明已经生成了字典对象。接下来，通过一些方法来查看字典对象的一些属性：

dict.dfs	返回字典：{ 单词id：在多少文档中出现 }
dict.num_docs	返回文档数目
dict.num_pos	返回词的总数（不去重）
dict.token2id	返回字典：{ 单词：id }
dict.id2token	返回字典：{ id：单词 }
dict.items()	返回对象：[(id,词)]，查看需要循环

token:百度的意思是标记，但实际情况是表示字典中的词；id：则是每一个词在字典中独一无二的编号。（词袋中的索引值）

下面用代码来演示以下dict的属性。

print ('dfs:', dict.dfs)  # 字典词频，{单词id，在多少文档中出现}
print ('num_docs:', dict.num_docs)  # 文档数目
print ('num_pos:', dict.num_pos ) # 所有词的个数（不去重）
word_id_dict = dict.token2id  # 生成{词:id}这样一个字典
id_word_dict = dict.id2token  # 生成{id:词}这样一个字典
print('word_id_dict：',word_id_dict)
print('id_word_dict：',id_word_dict)id_word_list = dictionary.items()
print ('id_word_dict:',id_word_list)
for itm in id_word_list:print (itm[0], itm[1])

运行结果如下：

dfs: {1: 1, 2: 3, 0: 1, 3: 1, 4: 1, 6: 1, 5: 1}
num_docs: 3
num_pos: 10
word_id_dict： {'中国': 0, '我': 1, '来自': 2, '我们': 3, '火星': 4, '何方': 5, '你': 6}
id_word_dict： {} #这里本应是与上一行相反的结果，未找出原因，后面更正
#理论上结果为：
#id_word_dict: { 0 :'中国', 1 :'我', 2 :'来自', 3 :'我们', 4 :'火星', 5 :'何方', 6:'你' }
id_word_dict: ItemsView(<gensim.corpora.dictionary.Dictionary object at 0x00000177B6D0FE48>)
0 中国
1 我
2 来自
3 我们
4 火星
5 何方
6 你

得到一个字典后，如果想要进行过滤（或者说去除处理），那么可以使用以下方法：

print(dictionary) #未过滤前的字典
dictionary.filter_n_most_frequent(1) #过滤掉出现频率最高的1个单词（参数决定）
print(dictionary) #过滤后的字典#运行结果：少了‘来自’这个词
Dictionary(7 unique tokens: ['中国', '我', '来自', '我们', '火星']...)
Dictionary(6 unique tokens: ['中国', '我', '我们', '火星', '何方']...)

过滤词汇还可以使用：dict.filter_extremes()

它有四个参数：no_below, no_above, keep_n, keep_tokens。遵循以下原则：

去掉少于在no_below篇文档中出现的词，比如说‘火星’这个词只在一篇文档中出现，你想要去掉它，那么no_below=2便可以实现，其他只在一篇文档出现的也会去除。
去掉高于no_above*num_docs篇文档中出现的词，no_above理解为总文档数的百分数，比如你想去掉一半以上文档出现的词，那么no_above应当取0.5（这个数字一定是小于1的，多于1会怎样，我也不确定）。
在1和2的基础上，保留出现频率前keep_n的单词；
keep_tokens:强制保留的词，即无视以上规则，保留下来的词。

下面用代码来演示一下：

#以下是我们的字典及其在文档出现的文档数
#{'中国': 1, '我': 1, '来自': 3, '我们': 1, '火星': 1, '何方': 1, '你': 1}
print(dict)
dict.filter_extremes(no_below=2, no_above=0.5, keep_n=1000, keep_tokens=['中国','我'])
#no_below:不要少于多少文档；no_above：不要超过多少（百分数）文档
#keep_n:受前面约束保留的前几个词；keep_tokens:不受约束保留的具体的词print(dict)#运行结果
Dictionary(7 unique tokens: ['中国', '我', '来自', '我们', '火星']...)
Dictionary(2 unique tokens: ['中国', '我'])

以上代码去除的是：只在一篇文档出现的，多于一半文档出现的。理论上所有的会过滤掉。但是我们保留了'中国','我'两个词，最终结果也只剩下这两个。

接下来的步骤进行语料库的处理：

word_bow1 = dictionary.doc2bow(word_list1, allow_update=False)  #词袋[(id,num)],稀疏向量
word_bow2 = dictionary.doc2bow(word_list2) #将词列表转换成稀疏词袋向量
word_bow3 = dictionary.doc2bow(word_list3) #将词列表转换成稀疏词袋向量
print ('word_bow1:', word_bow1)
print ('word_bow2:', word_bow2)
print ('word_bow3:', word_bow3)
corpus = [word_bow1, word_bow2, word_bow3] #由词袋向量组成的列表构成语料
print(corpus)#运行结果
word_bow1: [(0, 1), (1, 2), (2, 1)]
word_bow2: [(2, 1), (3, 1), (4, 1)]
word_bow3: [(2, 1), (5, 1), (6, 1)]
[[(0, 1), (1, 2), (2, 1)], [(2, 1), (3, 1), (4, 1)], [(2, 1), (5, 1), (6, 1)]]

词袋形象地解释便是：将文本中的词放入一个袋子里，在袋子中，词拥有两个属性编号和数目（id，num）。一个词袋对应一篇文档。由元组（id,num)构成的 [(0, 1), (1, 2), (2, 1)] 则称作稀疏向量。一般语料库都是用这种方式来表示（gensim中）。

接下来，便是使用模型来计算tf-idf：

from gensim import models#根据语料库和字典生成模型
tfidf_model = models.TfidfModel(corpus=corpus, dictionary=dict)
tfidf_model.save('test_tfidf.model') #保存模型到本地
tfidf_model = models.TfidfModel.load('test_tfidf.model') #载入模型
corpus_tfidf = [tfidf_model[doc] for doc in corpus]
print ('TF-IDF:')
for tfidf in corpus_tfidf:print (tfidf)#运行结果
TF-IDF:
[(0, 0.4472135954999579), (1, 0.8944271909999159)]
[(3, 0.7071067811865475), (4, 0.7071067811865475)]
[(5, 0.7071067811865475), (6, 0.7071067811865475)]

以上便是gensim库的简单使用，具体情况再具体分析。

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