Вычисление первых совпадений пары n слов из матрицы терминов документа - PullRequest
Новая
       47

Вычисление первых совпадений пары n слов из матрицы терминов документа

0 голосов
/ 03 июля 2018

Я использовал gensim для создания модели пакета слов. Хотя на самом деле это намного дольше, вот формат, который выводится при создании матрицы терминов для документов из слов на токенизированных текстах с использованием Gensim: 

id2word = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [id2word.doc2bow(text) for text in texts]

[[(0, 2),
  (1, 1),
  (2, 1),
  (3, 1),
  (4, 11),
  (385, 1),
  (386, 2),
  (387, 3),
  (388, 1),
  (389, 1),
  (390, 1)],
 [(4, 31),
  (8, 2),
  (13, 2),
  (16, 2),
  (17, 2),
  (26, 1),
  (28, 4),
  (29, 1),
  (30, 1)]]

Это представление с разреженной матрицей, и, насколько я понимаю, другие библиотеки также представляют матрицу термина документов аналогичным образом. Если матрица термина документа не разрежена (имеется в виду и нулевые записи), я знаю, что мне просто нужно (AT * A), так как A имеет размерность (количество документов по числу терминов) Таким образом, умножение двух даст термин «совпадения». В конечном счете, я хочу получить первые n совпадений (так что получите верхние n пар терминов, которые встречаются в одном и том же тексте). Как бы я этого достиг? Я не привязан к Gensim для создания модели BOW. Если другая библиотека, такая как sklearn, сможет сделать это легче, я очень открыт. Буду признателен за любые советы / помощь / код с этой проблемой - спасибо!

1 Ответ

0 голосов
/ 03 июля 2018

Edit: вот как вы можете добиться умножения матриц, о котором вы спрашивали. Отказ от ответственности: это может быть неосуществимо для очень большого корпуса.

Sklearn: 

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

Doc1 = 'Wimbledon is one of the four Grand Slam tennis tournaments, the others being the Australian Open, the French Open and the US Open.'
Doc2 = 'Since the Australian Open shifted to hardcourt in 1988, Wimbledon is the only major still played on grass'
docs = [Doc1, Doc2]

# Instantiate CountVectorizer and apply it to docs
cv = CountVectorizer()
doc_cv = cv.fit_transform(docs)

# Display tokens
cv.get_feature_names()

# Display tokens (dict keys) and their numerical encoding (dict values)
cv.vocabulary_

# Matrix multiplication of the term matrix
token_mat = doc_cv.toarray().T @ doc_cv.toarray()

Gensim: 

import gensim as gs
import numpy as np

cp = [[(0, 2),
  (1, 1),
  (2, 1),
  (3, 1),
  (4, 11),
  (7, 1),
  (11, 2),
  (13, 3),
  (22, 1),
  (26, 1),
  (30, 1)],
 [(4, 31),
  (8, 2),
  (13, 2),
  (16, 2),
  (17, 2),
  (26, 1),
  (28, 4),
  (29, 1),
  (30, 1)]]

# Convert to a dense matrix and perform the matrix multiplication
mat_1 = gs.matutils.sparse2full(cp[0], max(cp[0])[0]+1).reshape(1, -1)
mat_2 = gs.matutils.sparse2full(cp[1], max(cp[0])[0]+1).reshape(1, -1)
mat = np.append(mat_1, mat_2, axis=0)
mat_product = mat.T @ mat

Для слов, которые появляются последовательно, вы можете подготовить список биграмм для набора документов и затем использовать счетчик python для подсчета вхождений биграммы. Вот пример использования nltk. 

import nltk
from nltk.util import ngrams
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.corpus import stopwords
from collections import Counter

stop_words = set(stopwords.words('english'))

# Get the tokens from the built-in collection of presidential inaugural speeches
tokens = nltk.corpus.inaugural.words()

# Futher text preprocessing
tokens = [t.lower() for t in tokens if t not in stop_words]
word_l = WordNetLemmatizer()
tokens = [word_l.lemmatize(t) for t in tokens if t.isalpha()]

# Create bigram list and count bigrams
bi_grams = list(ngrams(tokens, 2)) 
counter = Counter(bi_grams)

# Show the most common bigrams
counter.most_common(5)
Out[36]: 
[(('united', 'state'), 153),
 (('fellow', 'citizen'), 116),
 (('let', 'u'), 99),
 (('i', 'shall'), 96),
 (('american', 'people'), 40)]

# Query the occurrence of a specific bigram
counter[('great', 'people')]
Out[37]: 7
...