たとえば、2 つの文があります:
ls = ['我永远喜欢三上悠亚', '三上悠亚又出新作了']
jieba 単語分割では、次の効果が得られます:
キーワードに基づいて共起行列を構築できます:
['', '我', '永远', '喜欢', '三上', '悠亚', '又', '出', '新作', '了'] ['我', 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0] ['永远', 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0] ['喜欢' 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0] ['三上', 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1] ['悠亚', 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1] ['又', 0, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1] ['出', 0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1] ['新作', 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 1] ['了', 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0]]
「私はこれからも三上悠亜が好きです」と説明してください。この文では「私」と「永遠」が現れます。一緒に 1 回、共起行列に対応する [i][j] と [j][i] に 1 が続きます。
この理由に基づいて、共起行列の特徴は次のとおりであることがわかります。
[0][0] of共起行列は null です。
共起行列の最初の行と最初の列はキーワードです。
対角線はすべて 0 です。
共起行列は実際には対称行列です。
もちろん、実際の運用では、視覚化をクリーンにするために、これらのキーワードをクリーンアップする必要があります。
各記事のキーワードの 2 次元配列 data_array。
すべてのキーワードの set_word。
キーワード長 1 の行列行列を作成します。
割り当て行列の最初の行と最初の列はキーワードです。
行列の対角を 0 に設定します。
formatted_data をトラバースし、抽出された行キーワードと抽出された列キーワードを組み合わせると、共起率は 1 になります。
# coding:utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba.analyse
import os
# 获取关键词
def Get_file_keywords(dir):
data_array = [] # 每篇文章关键词的二维数组
set_word = [] # 所有关键词的集合
try:
fo = open('dic_test.txt', 'w+', encoding='UTF-8')
# keywords = fo.read()
for home, dirs, files in os.walk(dir): # 遍历文件夹下的每篇文章
for filename in files:
fullname = os.path.join(home, filename)
f = open(fullname, 'r', encoding='UTF-8')
sentence = f.read()
words = " ".join(jieba.analyse.extract_tags(sentence=sentence, topK=30, withWeight=False,
allowPOS=('n'))) # TF-IDF分词
words = words.split(' ')
data_array.append(words)
for word in words:
if word not in set_word:
set_word.append(word)
set_word = list(set(set_word)) # 所有关键词的集合
return data_array, set_word
except Exception as reason:
print('出现错误：', reason)
return data_array, set_word
# 初始化矩阵
def build_matirx(set_word):
edge = len(set_word) + 1 # 建立矩阵，矩阵的高度和宽度为关键词集合的长度+1
'''matrix = np.zeros((edge, edge), dtype=str)''' # 另一种初始化方法
matrix = [['' for j in range(edge)] for i in range(edge)] # 初始化矩阵
matrix[0][1:] = np.array(set_word)
matrix = list(map(list, zip(*matrix)))
matrix[0][1:] = np.array(set_word) # 赋值矩阵的第一行与第一列
return matrix
# 计算各个关键词的共现次数
def count_matrix(matrix, formated_data):
for row in range(1, len(matrix)):
# 遍历矩阵第一行，跳过下标为0的元素
for col in range(1, len(matrix)):
# 遍历矩阵第一列，跳过下标为0的元素
# 实际上就是为了跳过matrix中下标为[0][0]的元素，因为[0][0]为空，不为关键词
if matrix[0][row] == matrix[col][0]:
# 如果取出的行关键词和取出的列关键词相同，则其对应的共现次数为0，即矩阵对角线为0
matrix[col][row] = str(0)
else:
counter = 0 # 初始化计数器
for ech in formated_data:
# 遍历格式化后的原始数据，让取出的行关键词和取出的列关键词进行组合，
# 再放到每条原始数据中查询
if matrix[0][row] in ech and matrix[col][0] in ech:
counter += 1
else:
continue
matrix[col][row] = str(counter)
return matrix
def main():
formated_data, set_word = Get_file_keywords(r'D:\untitled\test')
print(set_word)
print(formated_data)
matrix = build_matirx(set_word)
matrix = count_matrix(matrix, formated_data)
data1 = pd.DataFrame(matrix)
data1.to_csv('data.csv', index=0, columns=None, encoding='utf_8_sig')
main()フレーズ間の親密さを説明するために、テキスト内で 2 つのフレーズが一緒に出現する回数を数えます
コード (ここで探している対角要素は、テキスト内で一緒に出現する回数です)フィールドがテキストに表示されます。合計回数):
import pandas as pd
def gx_matrix(vol_li):
# 整合一下，输入是df列，输出直接是矩阵
names = locals()
all_col0 = [] # 用来后续求所有字段的集合
for row in vol_li:
all_col0 += row
for each in row: # 对每行的元素进行处理，存在该字段字典的话，再进行后续判断，否则创造该字段字典
try:
for each2 in row: # 对已存在字典，循环该行每个元素，存在则在已有次数上加一，第一次出现创建键值对“字段：1”
try:
names['dic_' + each][each2] = names['dic_' + each][each2] + 1 # 尝试，一起出现过的话，直接加1
except:
names['dic_' + each][each2] = 1 # 没有的话，第一次加1
except:
names['dic_' + each] = dict.fromkeys(row, 1) # 字段首次出现，创造字典
# 根据生成的计数字典生成矩阵
all_col = list(set(all_col0)) # 所有的字段（所有动物的集合）
all_col.sort(reverse=False) # 给定词汇列表排序排序，为了和生成空矩阵的横向列名一致
df_final0 = pd.DataFrame(columns=all_col) # 生成空矩阵
for each in all_col: # 空矩阵中每列，存在给字段字典，转为一列存入矩阵，否则先创造全为零的字典，再填充进矩阵
try:
temp = pd.DataFrame(names['dic_' + each], index=[each])
except:
names['dic_' + each] = dict.fromkeys(all_col, 0)
temp = pd.DataFrame(names['dic_' + each], index=[each])
df_final0 = pd.concat([df_final0, temp]) # 拼接
df_final = df_final0.fillna(0)
return df_final
if __name__ == '__main__':
temp1 = ['狗', '狮子', '孔雀', '猪']
temp2 = ['大象', '狮子', '老虎', '猪']
temp3 = ['大象', '北极熊', '老虎', '猪']
temp4 = ['大象', '狗', '老虎', '小鸡']
temp5 = ['狐狸', '狮子', '老虎', '猪']
temp_all = [temp2, temp1, temp3, temp4, temp5]
vol_li = pd.Series(temp_all)
df_matrix = gx_matrix(vol_li)
print(df_matrix)入力は次のような系列です
各フィールドと数値の辞書を検索します各フィールドの出現回数
最終的に df に変換されました
使用する場合ここの象の列を大きな値で割ります 象が出現する回数が多いほど、2 つが一緒に出現する回数が多いことを示します この一連の比率において、2 つの要素 a と b の比率が大きい場合0.8 より (必ずしも 0.8 である必要はありません)、それは両方とも比較的高いことを意味し、象と一緒に a と b が 3 回多く出現することを意味します。 ！ ！
本文中によく一緒に登場する単語の組み合わせを見つけることができます。たとえば、この 2 列目では、ゾウが合計 3 回、トラが 3 回、ブタが 2 回登場しています。大きなゾウ、トラ、ブタは一緒に現れる確率が高いと推測できます。
出現回数の合計を抽出して最後の列に入れることもできます。その場合のコードは次のとおりです。
# 计算每个字段的出现次数，并列为最后一行
df_final['all_times'] = ''
for each in df_final0.columns:
df_final['all_times'].loc[each] = df_final0.loc[each, each]上記のコードの後に入れます df_final = df_final0.fillna(0)
結果は
以上がPythonの共起行列を実装する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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