Python中文文本聚類(lèi)

查看百度搜索中文文本聚類(lèi)我失望的發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)上竟然沒(méi)有一個(gè)完整的關(guān)于Python實(shí)現(xiàn)的中文文本聚類(lèi)（乃至搜索關(guān)鍵詞python 中文文本聚類(lèi)也是如此），網(wǎng)上大部分是關(guān)于文本聚類(lèi)的Kmeans聚類(lèi)的原理，Java實(shí)現(xiàn)，R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，甚至都有一個(gè)C++的實(shí)現(xiàn)。
正好我寫(xiě)的一些文章，我沒(méi)能很好的分類(lèi)，我想能不能通過(guò)聚類(lèi)的方法將一些相似的文章進(jìn)行聚類(lèi)，然后我再看每個(gè)聚類(lèi)大概的主題是什么，給每個(gè)聚類(lèi)一個(gè)標(biāo)簽，這樣也是完成了分類(lèi)。
中文文本聚類(lèi)主要有一下幾個(gè)步驟，下面將分別詳細(xì)介紹：
    切詞
    去除停用詞
    構(gòu)建詞袋空間VSM(vector space model)
    TF-IDF構(gòu)建詞權(quán)重
    使用K-means算法
一、 切詞
這里中文切詞使用的是結(jié)巴切詞，github項(xiàng)目主頁(yè)，作者微博
github項(xiàng)目主頁(yè)上有結(jié)巴切詞的詳細(xì)安裝方式，以及示例說(shuō)明，這里不再詳述，一般情況下，可以使用如下方式安裝。

# pip install jieba

或者

# easy_install jieba

還可以參考一下文章：
1.Python中文分詞組件 jieba
2.python 結(jié)巴分詞(jieba)學(xué)習(xí)
二、 去除停用詞
結(jié)巴分詞雖然有去除停用詞的功能，但是好像只是給jieba.analyse組建使用的，并不給jieba.cut使用，所以這里我們還是要自己構(gòu)建停用詞文件，以及去除停用詞。
常見(jiàn)的中文停用詞有：
1. 中文停用詞表(比較全面,有1208個(gè)停用詞)
2. 最全中文停用詞表整理（1893個(gè)）
實(shí)現(xiàn)代碼如下（代碼比較水）：
def read_from_file(file_name):
    with open(file_name,"r") as fp:
        words = fp.read()
    return words
def stop_words(stop_word_file):
    words = read_from_file(stop_word_file)
    result = jieba.cut(words)
    new_words = []
    for r in result:
        new_words.append(r)
    return set(new_words)
def del_stop_words(words,stop_words_set):
#   words是已經(jīng)切詞但是沒(méi)有去除停用詞的文檔。
#   返回的會(huì)是去除停用詞后的文檔
    result = jieba.cut(words)
    new_words = []
    for r in result:
        if r not in stop_words_set:
            new_words.append(r)
    return new_words
三、 構(gòu)建詞袋空間VSM(vector space model)
接下來(lái)是構(gòu)建詞袋空間，我們的步驟如下
1. 將所有文檔讀入到程序中，再將每個(gè)文檔切詞。
2. 去除每個(gè)文檔中的停用詞。
3. 統(tǒng)計(jì)所有文檔的詞集合（sk-learn有相關(guān)函數(shù)，但是我知道能對(duì)中文也使用）。
4. 對(duì)每個(gè)文檔，都將構(gòu)建一個(gè)向量，向量的值是詞語(yǔ)在本文檔中出現(xiàn)的次數(shù)。
這舉個(gè)例子，假設(shè)有兩個(gè)文本，1.我愛(ài)上海，我愛(ài)中國(guó)2.中國(guó)偉大,上海漂亮
那么切詞之后就有一下詞語(yǔ)：我，愛(ài)，上海，中國(guó)，偉大，漂亮，,(逗號(hào)也可能被切詞)。
再假設(shè)停用詞是我 ，，那么去除停用詞后，剩余的詞語(yǔ)就是
愛(ài)，上海，中國(guó)，偉大，漂亮
然后我們對(duì)文檔1和文檔2構(gòu)建向量，那么向量將如下：
文本     愛(ài)     上海     中國(guó)     偉大     漂亮
文檔1     2     1     1     0     0
文檔2     0     1     1     1     1
代碼如下：
def get_all_vector(file_path,stop_words_set):
    names = [ os.path.join(file_path,f) for f in os.listdir(file_path) ]
    posts = [ open(name).read() for name in names ]
    docs = []
    word_set = set()
    for post in posts:
        doc = del_stop_words(post,stop_words_set)
        docs.append(doc)
        word_set |= set(doc)
        #print len(doc),len(word_set)

    word_set = list(word_set)
    docs_vsm = []
    #for word in word_set[:30]:
        #print word.encode("utf-8"),
    for doc in docs:
        temp_vector = []
        for word in word_set:
            temp_vector.append(doc.count(word) * 1.0)
        #print temp_vector[-30:-1]
        docs_vsm.append(temp_vector)

    docs_matrix = np.array(docs_vsm)
    在python中表示可能如下[[2,1,1,0,0],[0,1,1,1,]]，我們盡可能將其放入到numpy的array或者matrix中方便下面TF-IDF的計(jì)算。
四、 將單詞出現(xiàn)的次數(shù)轉(zhuǎn)化為權(quán)值（TF-IDF）
換句話說(shuō)，我們的vsm保存的本來(lái)已經(jīng)是向量的形式，我們?yōu)槭裁催€需要TF-IDF的形式呢？我認(rèn)為這就是為了將單詞出現(xiàn)的次數(shù)轉(zhuǎn)化為權(quán)值。
關(guān)于TF-IDF的介紹可以參考網(wǎng)上的文章：
1. 基本文本聚類(lèi)方法
2. TF-IDF百度百科
3. TF-IDF維基百科英文版(需要翻墻)
這里需要注意的是關(guān)于TF(term frequency)的計(jì)算，關(guān)于IDF(Inverse document frequency)的計(jì)算，我看公式基本上都是一樣的：
逆向文件頻率（inverse document frequency，IDF）是一個(gè)詞語(yǔ)普遍重要性的度量。某一特定詞語(yǔ)的IDF，可以由總文件數(shù)目除以包含該詞語(yǔ)之文件的數(shù)目，再將得到的商取對(duì)數(shù)得到：
本公式用編輯，推薦一個(gè)令人驚嘆的網(wǎng)站：Detexify
其中
：語(yǔ)料庫(kù)中的文件總數(shù)
：包含詞語(yǔ)的文件數(shù)目（即的文件數(shù)目）如果該詞語(yǔ)不在語(yǔ)料庫(kù)中，就會(huì)導(dǎo)致分母為零，因此一般情況下使用作為分母。
然而百度百科以及網(wǎng)上大部分關(guān)于TF的介紹其實(shí)是有問(wèn)題的，TF-IDF百度百科中說(shuō)詞頻（term frequency，TF）指的是某一個(gè)給定的詞語(yǔ)在該文件中出現(xiàn)的頻率，那么很明顯這個(gè)計(jì)算公式就為：
然而這種計(jì)算方式常常會(huì)導(dǎo)致TF過(guò)小，其實(shí)TF-IDF并不是只有一種計(jì)算方式，而是多種，這個(gè)時(shí)候就體現(xiàn)出維基百科的威力了，具體的關(guān)于TF-IDF的介紹還是要參照維基百科。

如果不熟悉numpy，可以參考numpy官方文檔

column_sum = [ float(len(np.nonzero(docs_matrix[:,i])[0])) for i in range(docs_matrix.shape[1]) ]
column_sum = np.array(column_sum)
column_sum = docs_matrix.shape[0] / column_sum
idf =  np.log(column_sum)
idf =  np.diag(idf)
# 請(qǐng)仔細(xì)想想，根絕IDF的定義，計(jì)算詞的IDF并不依賴(lài)于某個(gè)文檔，所以我們提前計(jì)算好。
# 注意一下計(jì)算都是矩陣運(yùn)算，不是單個(gè)變量的運(yùn)算。
for doc_v in docs_matrix:
    if doc_v.sum() == 0:
        doc_v = doc_v / 1
    else:
        doc_v = doc_v / (doc_v.sum())
    tfidf = np.dot(docs_matrix,idf)
    return names,tfidf
現(xiàn)在我們擁有的矩陣的性質(zhì)如下，

    列是所有文檔總共的詞的集合。
    每行代表一個(gè)文檔。
    每行是一個(gè)向量，向量的每個(gè)值是這個(gè)詞的權(quán)值。
五、 用K-means算法進(jìn)行聚類(lèi)
到這個(gè)時(shí)候，我們可以使用kmeans算法進(jìn)行聚類(lèi)，對(duì)kmeans算法來(lái)說(shuō)，它看到已經(jīng)不是文本了，只是矩陣而已，所以我們用的也是通用的kmeans算法就可以了。
關(guān)于kmeans的介紹可以見(jiàn)于如下的文章：
1. 基本Kmeans算法介紹及其實(shí)現(xiàn)
2. K-means百度百科
3. 淺談Kmeans聚類(lèi)
所不同的是，在大部分的文本聚類(lèi)中，人們通常用余弦距離（很好的介紹文章）而不是歐氏距離進(jìn)行計(jì)算，難道是因?yàn)橄∈杈仃嚨脑?，我并不太明白?br />
下面的代碼來(lái)自《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》第十章的代碼：

def gen_sim(A,B):
    num = float(np.dot(A,B.T))
    denum = np.linalg.norm(A) * np.linalg.norm(B)
    if denum == 0:
        denum = 1
    cosn = num / denum
    sim = 0.5 + 0.5 * cosn
    return sim
def randCent(dataSet, k):
    n = shape(dataSet)[1]
    centroids = mat(zeros((k,n)))#create centroid mat
    for j in range(n):#create random cluster centers, within bounds of each dimension
        minJ = min(dataSet[:,j])
        rangeJ = float(max(dataSet[:,j]) - minJ)
        centroids[:,j] = mat(minJ + rangeJ * random.rand(k,1))
    return centroids

def kMeans(dataSet, k, distMeas=gen_sim, createCent=randCent):
    m = shape(dataSet)[0]
    clusterAssment = mat(zeros((m,2)))#create mat to assign data points
                                      #to a centroid, also holds SE of each point
    centroids = createCent(dataSet, k)
    clusterChanged = True
    counter = 0
    while counter <= 50:
        counter += 1
        clusterChanged = False
        for i in range(m):#for each data point assign it to the closest centroid
            minDist = inf;
            minIndex = -1
            for j in range(k):
                distJI = distMeas(centroids[j,:],dataSet[i,:])
                if distJI < minDist:
                    minDist = distJI;
                    minIndex = j
            if clusterAssment[i,0] != minIndex:
                clusterChanged = True
            clusterAssment[i,:] = minIndex,minDist**2
        #print centroids
        for cent in range(k):#recalculate centroids
            ptsInClust = dataSet[nonzero(clusterAssment[:,0].A==cent)[0]]#get all the point in this cluster
            centroids[cent,:] = mean(ptsInClust, axis=0) #assign centroid to mean
    return centroids, clusterAssment
六、 總結(jié)
基本上到這里為止，一個(gè)可用的中文文本聚類(lèi)工具已經(jīng)完成了，github項(xiàng)目地址。
其效果到底怎么樣呢？
我自己有一些未分類(lèi)的文章屬于人生感悟（羞羞臉）類(lèi)別的共有182篇，在切詞以及去除停用詞之后，共得到13202個(gè)詞語(yǔ)，我設(shè)置K=10，嗯，效果并不是太好，當(dāng)然可能有一下原因：
    文檔本身已經(jīng)屬于高度分類(lèi)的了，基于詞頻的聚類(lèi)并不能發(fā)現(xiàn)關(guān)于這些文章間的細(xì)微的區(qū)別。
    算法需要優(yōu)化，可能有些地方可以設(shè)置修改一下。
總之，在學(xué)習(xí)若干天機(jī)器學(xué)習(xí)后，第一次實(shí)踐之旅算是結(jié)束了。