如何生成自定义的逆向文件频率（IDF）文本语料库（二）

一、什么是IDF文本语料库

在jieba的TF-IDF模型里面，当调用获取关键词的函数

 jieba.analyse.extract_tags() 

的时候，该函数会调用默认的IDF语料库。IDF语料库就是jieba官方在大量文本的基础上，通过

计算得到的一个idf字典，其key为分词之后的每个词，其value为 每个词的IDF数值。

二、计算自定义的IDF文本语料库

程序流程如下：

1、读取文本文件，分词，去停用词，得到all_dict 字典，字典的键是word，字典的值是包含word 的文档的个数。

# 获取每个目录下所有的文件
for mydir in catelist:
    class_path = corpus_path+mydir+"/"    # 拼出分类子目录的路径
    #print(class_path)
    seg_dir = seg_path+mydir+"/"          # 拼出分词后语料分类目录
    if not os.path.exists(seg_dir):       # 是否存在目录，如果没有创建
            os.makedirs(seg_dir)
    #print(seg_dir)
    file_list = os.listdir(class_path) # 获取class_path下的所有文件
    for file_path in file_list: # 遍历类别目录下文件
        fullname = class_path + file_path   # 拼出文件名全路径
        #print(fullname)
        content = readfile(fullname).strip()  # 读取文件内容
        content = content.replace("rn".encode(encoding="utf-8"),"".encode(encoding="utf-8")) # 删除换行和多余的空格
        content = content.replace(" ".encode(encoding="utf-8"),"".encode(encoding="utf-8"))
        content_seg = jieba.cut(content.strip())        # 为文件内容分词
        stopwords = stopwordslist('./stopwords1.txt')
        outstr = []

        for word in content_seg:
            if word not in stopwords:
                if word != 't' and word != 'n':
                   #outstr.append(word)
                   outstr.append(word)
        for word in outstr:
            if ' ' in outstr:
                outstr.remove(' ')
        temp_dict = {}
        total += 1
        for word in outstr:
            #print(word)
            temp_dict[word] = 1
            # print(temp_dict)
        for key in temp_dict:
            num = all_dict.get(key, 0)
            all_dict[key] = num + 1
        #savefile(seg_dir+file_path,"".join(outstr))  # 将处理后的文件保存到分词后语料目录

2、计算IDF值并保存到txt中 idf_dict 字典的键是word ,值是对应的IDF数值。

# idf_dict字典就是生成的IDF语料库
idf_dict = {}
for key in all_dict:
    # print(all_dict[key])
    w = key
    p = '%.10f' % (math.log10(total/(all_dict[key]+1)))
    if w > u'u4e00' and w<=u'u9fa5':
        idf_dict[w] = p
print('IDF字典构造结束')
fw = open('wdic.txt', 'w',encoding='utf-8')

for k in idf_dict:
    if k != 'n':
        print(k)
        fw.write(k + ' ' + idf_dict[k] + 'n')
fw.close()

三、程序中的一些问题记录

1、readfile函数的返回值是文本内容对应的字符串。replace()函数内要使用'utf-8'编码。

content = readfile(fullname).strip()  # 读取文件内容
content = content.replace("rn".encode(encoding="utf-8"),"".encode(encoding="utf-8")) # 删除换行和多余的空格

2、停用词stopwords 是读取停用词文本之后转换生成的列表。通过for循环和if 判断，去掉停用词，生成outstr 最终的分词列表。

        for word in content_seg:
            if word not in stopwords:
                if word != 't' and word != 'n':
                   #outstr.append(word)
                   outstr.append(word)

3、word-idf 字典建立。 这里的key 和p都是字符串。通过if判断语句，保证字典的key 都是汉字。

idf_dict = {}
for key in all_dict:
#      print('ok')
    # print(all_dict[key])
    w = key
    p = '%.10f' % (math.log10(total/(all_dict[key]+1)))
    if w > u'u4e00' and w<=u'u9fa5':
        idf_dict[w] = p
#print(idf_dict)
#del idf_dict['']
#del idf_dict[' ']
print('IDF字典构造结束')

4、保存为txt，这里必须要‘utf-8’编码，不然jieba不识别。 fw.wirte()一行行把字典写入txt。

fw = open('wdic.txt', 'w',encoding='utf-8')

for k in idf_dict:

    if k != 'n':
        print(k)
        fw.write(k + ' ' + idf_dict[k] + 'n')
fw.close()

四、jieba中替换为自定义的IDF语料库

jieba.analyse.set_idf_path(idf_file_name)
keywords = jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=True, allowPOS=('n', 'nr', 'ns'))

最后

以上就是震动电话为你收集整理的如何生成自定义的逆向文件频率（IDF）文本语料库（二）的全部内容，希望文章能够帮你解决如何生成自定义的逆向文件频率（IDF）文本语料库（二）所遇到的程序开发问题。

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