自然语言处理中的文本聚类

「爱情、让人受尽委屈。」 2021-09-18 03:34 489阅读 0赞

声明：代码的运行环境为Python3。Python3与Python2在一些细节上会有所不同，希望广大读者注意。本博客以代码为主，代码中会有详细的注释。相关文章将会发布在我的个人博客专栏[《Python自然语言处理》][Python]，欢迎大家关注。

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聚类是典型的无监督学习方法，在自然语言处理中，聚类也是至关重要的。

【英文文档的聚类】

'''
    英文文档的聚类
    '''
    
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import nltk
    from bs4 import BeautifulSoup
    import re
    import os
    import codecs
    from sklearn import feature_extraction
    import mpld3
    
    # 加载影片数据
    titles = open('F:/title_list.txt').read().split('\n')
    titles = titles[:100]  # 取前一百个影片名
    print(titles[:10])  # 前 10 个片名
    
    links = open('F:/link_list_imdb.txt').read().split('\n')
    links = links[:100]  # 取前一百个影片介绍
    
    synopses_wiki = open('F:/synopses_list_wiki.txt', encoding='utf-8').read().split('\n BREAKS HERE')
    synopses_wiki = synopses_wiki[:100]  # 取前一百个来自wiki的简介
    
    # 数据清洗，获取html代码中的文本内容
    synopses_clean_wiki = []
    for text in synopses_wiki:
        text = BeautifulSoup(text, 'lxml').getText()  # 获取html中的文本信息
        # strips html formatting and converts to unicode
        synopses_clean_wiki.append(text)
    
    synopses_wiki = synopses_clean_wiki
    
    genres = open('F:/genres_list.txt').read().split('\n')
    genres = genres[:100]
    # 打印出读进来的相关文本
    print(str(len(titles)) + ' titles')
    print(str(len(links)) + ' links')
    print(str(len(synopses_wiki)) + ' synopses')
    print(str(len(genres)) + ' genres')
    
    synopses_imdb = open('F:/synopses_list_imdb.txt', encoding='utf-8').read().split('\n BREAKS HERE')
    synopses_imdb = synopses_imdb[:100]
    
    synopses_clean_imdb = []
    
    for text in synopses_imdb:
        text = BeautifulSoup(text, 'html.parser').getText()
        # strips html formatting and converts to unicode
        synopses_clean_imdb.append(text)
    
    synopses_imdb = synopses_clean_imdb
    
    synopses = []
    
    for i in range(len(synopses_wiki)):  # 合并wiki和imdb中的内容
        item = synopses_wiki[i] + synopses_imdb[i]
        synopses.append(item)
    
    # 为每个项目生成索引的全集(在本例中它只是排名),以后我将使用这个得分
    ranks = []
    
    for i in range(0, len(titles)):
        ranks.append(i)
    
    # 载入 nltk 的英文停用词作为“stopwords”变量
    stopwords = nltk.corpus.stopwords.words('english')
    print(stopwords[:10])
    
    # 载入 nltk 的 SnowballStemmer 作为“stemmer”变量
    from nltk.stem.snowball import SnowballStemmer  # 返回词语的原型，去掉ing等
    
    stemmer = SnowballStemmer("english")
    
    # 这里定义了一个分词器（tokenizer）和词干分析器（stemmer），它们会输出给定文本词干化后的词集合
    def tokenize_and_stem(text):  # 词干分析器，返回词语的原型
        # 首先分句，接着分词，而标点也会作为词例存在
        tokens = [word for sent in nltk.sent_tokenize(text) for word in nltk.word_tokenize(sent)]
        filtered_tokens = []
        # 过滤所有不含字母的词例（例如：数字、纯标点）
        for token in tokens:
            if re.search('[a-zA-Z]', token):
                filtered_tokens.append(token)
        stems = [stemmer.stem(t) for t in filtered_tokens]
        return stems
    
    
    def tokenize_only(text):  # 分词器，仅分词
        # 首先分句，接着分词，而标点也会作为词例存在
        tokens = [word.lower() for sent in nltk.sent_tokenize(text) for word in nltk.word_tokenize(sent)]
        filtered_tokens = []
        # 过滤所有不含字母的词例（例如：数字、纯标点）
        for token in tokens:
            if re.search('[a-zA-Z]', token):
                filtered_tokens.append(token)
        return filtered_tokens
    
    
    # 扩充列表后变成了非常庞大的二维（flat）词汇表
    totalvocab_stemmed = []
    totalvocab_tokenized = []
    for i in synopses:
        allwords_stemmed = tokenize_and_stem(i)  # 对每个电影的剧情简介进行分词和词干化
        totalvocab_stemmed.extend(allwords_stemmed)  # 扩充“totalvocab_stemmed”列表
    
        allwords_tokenized = tokenize_only(i)
        totalvocab_tokenized.extend(allwords_tokenized)
    
    vocab_frame = pd.DataFrame({'words': totalvocab_tokenized}, index=totalvocab_stemmed)  # 转换为数据框
    print('there are ' + str(vocab_frame.shape[0]) + ' items in vocab_frame')
    
    print(vocab_frame.head())
    
    # 定义向量化参数
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    
    tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.8, max_features=200000,
                                       min_df=0.2, stop_words='english',
                                       use_idf=True, tokenizer=tokenize_and_stem, ngram_range=(1,
                                                                                               3))  # max_df：用于描述一个词在文档中出现的频率，此处为80%，频率大于这个数，说明该词意义不大；min_df：此处和max_df相对，当一个词出现的频率在二者之间的时候才会被计算tfidf；ngram_range：设置一元模型、二元模型等等
    # 在语句前面加：%time 可以在控制台输出运行时间
    tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(synopses)  # 向量化剧情简介文本
    print(tfidf_matrix.shape)
    terms = tfidf_vectorizer.get_feature_names()  # 获取特征
    
    from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity  # 计算余弦相似度
    dist = 1 - cosine_similarity(tfidf_matrix)  # 计算余弦相似度
    
    # k-means聚类
    from sklearn.cluster import KMeans
    
    num_clusters = 5
    km = KMeans(n_clusters=num_clusters)
    km.fit(tfidf_matrix)
    clusters = km.labels_.tolist()
    
    from sklearn.externals import joblib
    
    # 注释语句用来存储你的模型
    # 因为我已经从 pickle 载入过模型了
    # joblib.dump(km,  'doc_cluster.pkl')
    km = joblib.load('doc_cluster.pkl')
    clusters = km.labels_.tolist()
    
    films = {'title': titles, 'rank': ranks, 'synopsis': synopses, 'cluster': clusters, 'genre': genres}
    frame = pd.DataFrame(films, index=[clusters], columns=['rank', 'title', 'cluster', 'genre'])
    frame['cluster'].value_counts()
    
    grouped = frame['rank'].groupby(frame['cluster'])  # 为了凝聚（aggregation），由聚类分类。
    grouped.mean()  # 每个聚类的平均排名（1 到 100）
    
    from __future__ import print_function
    
    # 按离质心的距离排列聚类中心，由近到远
    order_centroids = km.cluster_centers_.argsort()[:, ::-1]
    
    for i in range(num_clusters):
        print("Cluster %d words:" % i, end='')
    
        for ind in order_centroids[i, :6]:  # 每个聚类选 6 个词
            print(' %s' % vocab_frame.ix[terms[ind].split(' ')].values.tolist()[0][0].encode('utf-8', 'ignore'), end=',')
        print()  # 空行
        print()  # 空行
    
        print("Cluster %d titles:" % i, end='')
        for title in frame.ix[i]['title'].values.tolist():
            print(' %s,' % title, end='')
        print()  # 空行
        print()  # 空行
    
    # 多维尺度分析MDS
    import os  # 为了使用 os.path.basename 函数
    import matplotlib.pyplot as plt
    import matplotlib as mpl
    from sklearn.manifold import MDS
    
    MDS()
    # 将二维度平面中绘制的点转化成两个元素（components）
    # 设置为“precomputed”是因为我们提供的是距离矩阵
    # 我们可以将“random_state”具体化来达到重复绘图的目的
    mds = MDS(n_components=2, dissimilarity="precomputed", random_state=1)
    pos = mds.fit_transform(dist)  # 形如 (n_components, n_samples)
    xs, ys = pos[:, 0], pos[:, 1]
    
    ##可视化聚类
    # 用字典设置每个聚类的颜色
    cluster_colors = {0: '#1b9e77', 1: '#d95f02', 2: '#7570b3', 3: '#e7298a', 4: '#66a61e'}
    # 用字典设置每个聚类名称
    cluster_names = {0: 'Family, home, war',
                     1: 'Police, killed, murders',
                     2: 'Father, New York, brothers',
                     3: 'Dance, singing, love',
                     4: 'Killed, soldiers, captain'}
    
    # 用 MDS 后的结果加上聚类编号和绘色创建 DataFrame
    df = pd.DataFrame(dict(x=xs, y=ys, label=clusters, title=titles))
    
    # 聚类归类
    groups = df.groupby('label')
    
    # 设置绘图
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(17, 9))  # 设置大小
    ax.margins(0.05)  # 可选项，只添加 5% 的填充（padding）来自动缩放（auto scaling）。
    
    # 对聚类进行迭代并分布在绘图上
    # 我用到了 cluster_name 和 cluster_color 字典的“name”项，这样会返回相应的 color 和 label
    for name, group in groups:
        ax.plot(group.x, group.y, marker='o', linestyle='', ms=12,
                label=cluster_names[name], color=cluster_colors[name],
                mec='none')
        ax.set_aspect('auto')
        ax.tick_params(
            axis='x',  # 使用 x 坐标轴
            which='both',  # 同时使用主刻度标签（major ticks）和次刻度标签（minor ticks）
            bottom='off',  # 取消底部边缘（bottom edge）标签
            top='off',  # 取消顶部边缘（top edge）标签
            labelbottom='off')
        ax.tick_params(
            axis='y',  # 使用 y 坐标轴
            which='both',  # 同时使用主刻度标签（major ticks）和次刻度标签（minor ticks）
            left='off',  # 取消底部边缘（bottom edge）标签
            top='off',  # 取消顶部边缘（top edge）标签
            labelleft='off')
    
    ax.legend(numpoints=1)  # 图例（legend）中每项只显示一个点
    
    # 在坐标点为 x,y 处添加影片名作为标签（label）
    for i in range(len(df)):
        ax.text(df.ix[i]['x'], df.ix[i]['y'], df.ix[i]['title'], size=8)
    
    plt.show()  # 展示绘图
    
    # 以下注释语句可以保存需要的绘图
    # plt.savefig('clusters_small_noaxes.png', dpi=200)
    plt.close()
    
    # 层次聚类
    from scipy.cluster.hierarchy import ward, dendrogram
    
    linkage_matrix = ward(dist)  # 聚类算法处理之前计算得到的距离，用 linkage_matrix 表示
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 20))  # 设置大小
    ax = dendrogram(linkage_matrix, orientation="right", labels=titles)
    plt.tick_params(
        axis='x',  # 使用 x 坐标轴
        which='both',  # 同时使用主刻度标签（major ticks）和次刻度标签（minor ticks）
        bottom='off',  # 取消底部边缘（bottom edge）标签
        top='off',  # 取消顶部边缘（top edge）标签
        labelbottom='off')
    
    plt.tight_layout()  # 展示紧凑的绘图布局
    # 注释语句用来保存图片
    plt.savefig('ward_clusters.png', dpi=200)  # 保存图片为 ward_clusters
    
    plt.close()

【英文文档聚类结果】

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dka3l4eTIwMTM_size_16_color_FFFFFF_t_70][]

【中文文档聚类】

'''
    中文聚类
    '''
    
    import numpy as np
    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    import codecs
    from scipy import ndimage
    from sklearn import manifold, datasets
    from sklearn import feature_extraction
    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
    from sklearn.feature_extraction.text import HashingVectorizer
    
    ####第一步 计算TFIDF####
    
    # 文档预料 空格连接
    corpus = []
    
    # 读取预料 一行预料为一个文档
    for line in open('F:/01_All_BHSpider_Content_Result.txt', 'r', encoding='utf8').readlines():
        # print line
        corpus.append(line.strip())
    # print corpus
    # 将文本中的词语转换为词频矩阵 矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
    vectorizer = CountVectorizer()
    
    # 该类会统计每个词语的tf-idf权值
    transformer = TfidfTransformer()
    
    # 第一个fit_transform是计算tf-idf 第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵
    tfidf = transformer.fit_transform(vectorizer.fit_transform(corpus))
    
    # 获取词袋模型中的所有词语
    word = vectorizer.get_feature_names()
    
    # 将tf-idf矩阵抽取出来，元素w[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重
    weight = tfidf.toarray()
    
    # 打印特征向量文本内容
    print('Features length:' + str(len(word)))
    resName = "BHTfidf_Result.txt"
    result = codecs.open(resName, 'w', 'utf-8')
    for j in range(len(word)):
        result.write(word[j] + ' ')
    result.write('\r\n\r\n')
    
    # 打印每类文本的tf-idf词语权重，第一个for遍历所有文本，第二个for便利某一类文本下的词语权重
    for i in range(len(weight)):
        # print u"-------这里输出第", i, u"类文本的词语tf-idf权重------"
        for j in range(len(word)):
            # print weight[i][j],
            result.write(str(weight[i][j]) + ' ')
        result.write('\r\n\r\n')
    result.close()
    
    ####第二步 聚类Kmeans####
    print('Start Kmeans:')
    from sklearn.cluster import KMeans
    
    clf = KMeans(n_clusters=4)  # 景区 动物 人物 国家
    s = clf.fit(weight)
    print(s)
    
    # 中心点
    print(clf.cluster_centers_)
    
    # 每个样本所属的簇
    label = []  # 存储1000个类标 4个类
    print(clf.labels_)
    i = 1
    while i <= len(clf.labels_):
        print(i, clf.labels_[i - 1])
        label.append(clf.labels_[i - 1])
        i = i + 1
    
    # 用来评估簇的个数是否合适，距离越小说明簇分的越好，选取临界点的簇个数  958.137281791
    print(clf.inertia_)
    
    ####第三步 图形输出 降维####
    from sklearn.decomposition import PCA
    
    pca = PCA(n_components=2)  # 输出两维
    newData = pca.fit_transform(weight)  # 载入N维
    print(newData)
    
    # 5A景区
    x1 = []
    y1 = []
    i = 0
    while i < 400:
        x1.append(newData[i][0])
        y1.append(newData[i][1])
        i += 1
    
    # 动物
    x2 = []
    y2 = []
    i = 400
    while i < 600:
        x2.append(newData[i][0])
        y2.append(newData[i][1])
        i += 1
    
    # 人物
    x3 = []
    y3 = []
    i = 600
    while i < 800:
        x3.append(newData[i][0])
        y3.append(newData[i][1])
        i += 1
    
    # 国家
    x4 = []
    y4 = []
    i = 800
    while i < 1000:
        x4.append(newData[i][0])
        y4.append(newData[i][1])
        i += 1
    
    # 四种颜色 红 绿 蓝 黑
    plt.plot(x1, y1, 'or')
    plt.plot(x2, y2, 'og')
    plt.plot(x3, y3, 'ob')
    plt.plot(x4, y4, 'ok')
    plt.show()

【中文文档聚类结果】

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[Python]: https://blog.csdn.net/gdkyxy2013/column/info/30938
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dka3l4eTIwMTM_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20210726/ce919cb1633140c1815cbea96a7c26c6.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2dka3l4eTIwMTM_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: /images/20210726/3a21a3e851fe4bfd8731abd583f4f10c.png