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中文文本分析库,可对文本进行词频统计、词典扩充、情绪分析、相似度、可读性等
- github地址
https://github.com/hidadeng/cntext
- pypi地址
https://pypi.org/project/cntext/
- 视频课-Python网络爬虫与文本数据分析
功能模块含
- stats 文本统计指标
- 词频统计
- 可读性
- 内置pkl词典
- 情感分析
- dictionary 构建词表(典)
- Sopmi 互信息扩充词典法
- W2Vmodels 词向量扩充词典法
- similarity 文本相似度
- cos相似度
- jaccard相似度
- 编辑距离相似度
- bias 待开发
pip install cntext
import cntext as ct
help(ct)
Run
Help on package cntext:
NAME
cntext
PACKAGE CONTENTS
bias
dictionary
similarity
stats
目前stats内置的函数有
- readability 文本可读性
- term_freq 词频统计函数
- dict_pkl_list 获取cntext内置词典列表(pkl格式)
- load_pkl_dict 导入pkl词典文件
- diction 情感分析
import cntext as ct
text = '如何看待一网文作者被黑客大佬盗号改文,因万分惭愧而停更。'
ct.term_freq(text)
Run
Counter({'看待': 1,
'网文': 1,
'作者': 1,
'黑客': 1,
'大佬': 1,
'盗号': 1,
'改文因': 1,
'万分': 1,
'惭愧': 1,
'停': 1})
文本可读性,指标越大,文章复杂度越高,可读性越差。
readability(text, language='chinese')
- text: 文本字符串数据
- language: 语言类型,"chinese"或"english",默认"chinese"
**中文可读性 ** 算法参考自
徐巍,姚振晔,陈冬华.中文年报可读性:衡量与检验[J].会计研究,2021(03):28-44.
- readability1 ---每个分句中的平均字数
- readability2 ---每个句子中副词和连词所占的比例
- readability3 ---参考Fog Index, readability3=(readability1+readability2)×0.5
以上三个指标越大,都说明文本的复杂程度越高,可读性越差。
text1 = '如何看待一网文作者被黑客大佬盗号改文,因万分惭愧而停更。'
ct.readability(text1)
Run
{'readability1': 28.0,
'readability2': 0.15789473684210525,
'readability3': 14.078947368421053}
句子中的符号变更会影响结果
text2 = '如何看待一网文作者被黑客大佬盗号改文,因万分惭愧而停更。'
ct.readability(text2)
Run
{'readability1': 27.0,
'readability2': 0.16666666666666666,
'readability3': 13.583333333333334}
词频统计函数,返回Counter类型
import cntext as ct
text = '如何看待一网文作者被黑客大佬盗号改文,因万分惭愧而停更。'
ct.term_freq(text)
Run
Counter({'看待': 1,
'网文': 1,
'作者': 1,
'黑客': 1,
'大佬': 1,
'盗号': 1,
'改文因': 1,
'万分': 1,
'惭愧': 1,
'停': 1})
获取cntext内置词典列表(pkl格式)
import cntext as ct
# 获取cntext内置词典列表(pkl格式)
ct.dict_pkl_list()
Run
['DUTIR.pkl',
'HOWNET.pkl',
'sentiws.pkl',
'ChineseFinancialFormalUnformalSentiment.pkl',
'ANEW.pkl',
'LSD2015.pkl',
'NRC.pkl',
'geninqposneg.pkl',
'HuLiu.pkl',
'AFINN.pkl',
'ADV_CONJ.pkl',
'LoughranMcDonald.pkl',
'STOPWORDS.pkl']
词典对应关系, 部分情感词典资料整理自 quanteda.sentiment
pkl文件 | 词典 | 语言 | 功能 |
---|---|---|---|
DUTIR.pkl | 大连理工大学情感本体库 | 中文 | 七大类情绪,哀, 好, 惊, 惧, 乐, 怒, 恶 |
HOWNET.pkl | 知网Hownet词典 | 中文 | 正面词、负面词 |
sentiws.pkl | SentimentWortschatz (SentiWS) | 英文 | 正面词、负面词; 效价 |
ChineseFinancialFormalUnformalSentiment.pkl | 金融领域正式、非正式;积极消极 | 中文 | formal-pos、 formal-neg; unformal-pos、 unformal-neg |
ANEW.pkl | 英语单词的情感规范Affective Norms for English Words (ANEW) | 英文 | 词语效价信息 |
LSD2015.pkl | Lexicoder Sentiment Dictionary (2015) | 英文 | 正面词、负面词 |
NRC.pkl | NRC Word-Emotion Association Lexicon | 英文 | 细粒度情绪词; |
geninqposneg.pkl | |||
HuLiu.pkl | Hu&Liu (2004)正、负情感词典 | 英文 | 正面词、负面词 |
AFINN.pkl | 尼尔森 (2011) 的“新 ANEW”效价词表 | 英文 | 情感效价信息valence |
LoughranMcDonald.pkl | 会计金融LM词典 | 英文 | 金融领域正、负面情感词 |
ADV_CONJ.pkl | 副词连词 | 中文 | |
STOPWORDS.pkl | 中、英 | 停用词 | |
-
如果用户情绪分析时使用DUTIR词典发表论文,请在论文中添加诸如“使用了大连理工大学信息检索研究室的情感词汇本体” 字样加以声明。参考文献中加入引文“徐琳宏,林鸿飞,潘宇,等.情感词汇本体的构造[J]. 情报学报, 2008, 27(2): 180-185.”
-
如果大家有制作的词典,可以上传至百度网盘,并在issue中留下词典的网盘链接。如词典需要使用声明,可连同文献出处一起issue
导入pkl词典文件,返回字典样式数据。
import cntext as ct
# 导入pkl词典文件,
print(ct.load_pkl_dict('DUTIR.pkl'))
Run
{'DUTIR': {'哀': ['怀想', '治丝而棼', ...],
'好': ['进贤黜奸', '清醇', '放达', ...],
'惊': ['惊奇不已', '魂惊魄惕', '海外奇谈',...],
'惧': ['忸忸怩怩', '谈虎色变', '手忙脚乱', '刿目怵心',...],
'乐': ['百龄眉寿', '娱心', '如意', '喜糖',...],
'怒': ['饮恨吞声', '扬眉瞬目',...],
'恶': ['出逃', '鱼肉百姓', '移天易日',]
}
sentiment(text, diction, language='chinese') 使用diy词典进行情感分析,计算各个情绪词出现次数; 未考虑强度副词、否定词对情感的复杂影响,
- text: 待分析中文文本
- diction: 情感词字典;
- language: 语言类型,"chinese"或"english",默认"chinese"
import cntext as ct
text = '我今天得奖了,很高兴,我要将快乐分享大家。'
ct.sentiment(text=text,
diction=ct.load_pkl_dict('DUTIR.pkl')['DUTIR'])
Run
{'哀_num': 0,
'好_num': 0,
'惊_num': 0,
'惧_num': 0,
'乐_num': 2,
'怒_num': 0,
'恶_num': 0,
'stopword_num': 8,
'word_num': 14,
'sentence_num': 1}
如果不适用pkl词典,可以自定义自己的词典,例如
diction = {'pos': ['高兴', '快乐', '分享'],
'neg': ['难过', '悲伤'],
'adv': ['很', '特别']}
text = '我今天得奖了,很高兴,我要将快乐分享大家。'
ct.sentiment(text, diction)
Run
{'pos_num': 3,
'neg_num': 0,
'adv_num': 1,
'stopword_num': 8,
'word_num': 14,
'sentence_num': 1}
本模块用于构建词表(典),含
- SoPmi 共现法扩充词表(典)
- W2VModels 词向量word2vec扩充词表(典)
import cntext as ct
import os
sopmier = ct.SoPmi(cwd=os.getcwd(),
input_txt_file='data/sopmi_corpus.txt', #原始数据,您的语料
seedword_txt_file='data/sopmi_seed_words.txt', #人工标注的初始种子词
)
sopmier.sopmi()
Run
Step 1/4:...预处理 语料 ...
Loading model cost 0.543 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
Step 2/4:...收集 共现词线索 ...
Step 3/4:...计算 互信息 ...
Step 4/4:...保存 候选词 ...
完成! 耗时 49.50996398925781 s
特别要注意代码需要设定lang语言参数
import cntext as ct
import os
#初始化模型,需要设置lang参数。
model = ct.W2VModels(cwd=os.getcwd(),
lang='english') #语料数据 w2v_corpus.txt
model.train(input_txt_file='data/w2v_corpus.txt')
#根据种子词,筛选出没类词最相近的前100个词
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/integrity.txt',
topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/innovation.txt',
topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/quality.txt',
topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/respect.txt',
topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/teamwork.txt',
topn=100)
Run
Step 1/4:...预处理 语料 ...
Step 2/4:...训练 word2vec模型 ...
Step 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 s
Step 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 s
Step 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 s
Step 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 s
Step 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 s
训练出的w2v模型可以后续中使用。
from gensim.models import KeyedVectors
w2v_model = KeyedVectors.load(w2v.model路径)
#找出word的词向量
#w2v_model.get_vector(word)
#更多w2_model方法查看
#help(w2_model)
例如本代码,运行生成的结果路径output/w2v_candi_words/w2v.model
from gensim.models import KeyedVectors
w2v_model = KeyedVectors.load('output/w2v_candi_words/w2v.model')
w2v_model.most_similar('innovation')
Run
[('technology', 0.689210832118988),
('infrastructure', 0.669672966003418),
('resources', 0.6695448160171509),
('talent', 0.6627111434936523),
('execution', 0.6549549102783203),
('marketing', 0.6533523797988892),
('merchandising', 0.6504817008972168),
('diversification', 0.6479553580284119),
('expertise', 0.6446896195411682),
('digital', 0.6326863765716553)]
#获取词向量
w2v_model.get_vector('innovation')
Run
array([-0.45616838, -0.7799563 , 0.56367606, -0.8570078 , 0.600359 ,
-0.6588043 , 0.31116748, -0.11956959, -0.47599426, 0.21840936,
-0.02268819, 0.1832016 , 0.24452794, 0.01084935, -1.4213187 ,
0.22840202, 0.46387577, 1.198386 , -0.621511 , -0.51598716,
0.13352732, 0.04140598, -0.23470387, 0.6402956 , 0.20394802,
0.10799981, 0.24908689, -1.0117126 , -2.3168423 , -0.0402851 ,
1.6886286 , 0.5357047 , 0.22932841, -0.6094084 , 0.4515793 ,
-0.5900931 , 1.8684244 , -0.21056202, 0.29313338, -0.221067 ,
-0.9535679 , 0.07325 , -0.15823542, 1.1477109 , 0.6716076 ,
-1.0096023 , 0.10605699, 1.4148282 , 0.24576302, 0.5740349 ,
0.19984631, 0.53964925, 0.41962907, 0.41497853, -1.0322098 ,
0.01090925, 0.54345983, 0.806317 , 0.31737605, -0.7965337 ,
0.9282971 , -0.8775608 , -0.26852605, -0.06743863, 0.42815775,
-0.11774074, -0.17956367, 0.88813037, -0.46279573, -1.0841943 ,
-0.06798118, 0.4493006 , 0.71962464, -0.02876493, 1.0282255 ,
-1.1993176 , -0.38734904, -0.15875885, -0.81085825, -0.07678922,
-0.16753489, 0.14065655, -1.8609751 , 0.03587054, 1.2792674 ,
1.2732009 , -0.74120265, -0.98000383, 0.4521185 , -0.26387128,
0.37045383, 0.3680011 , 0.7197629 , -0.3570571 , 0.8016917 ,
0.39243212, -0.5027844 , -1.2106236 , 0.6412354 , -0.878307 ],
dtype=float32)
词共现矩阵
import cntext as ct
documents = ["I go to school every day by bus .",
"i go to theatre every night by bus"]
ct.co_occurrence_matrix(documents,
window_size=2,
lang='english')
documents2 = ["编程很好玩",
"Python是最好学的编程"]
ct.co_occurrence_matrix(documents2,
window_size=2,
lang='chinese')
四种相似度计算函数
- cosine_sim(text1, text2) cos余弦相似
- jaccard_sim(text1, text2) jaccard相似
- minedit_sim(text1, text2) 最小编辑距离相似度;
- simple_sim(text1, text2) 更改变动算法
算法实现参考自 Cohen, Lauren, Christopher Malloy, and Quoc Nguyen. Lazy prices. No. w25084. National Bureau of Economic Research, 2018.
import cntext as ct
text1 = '编程真好玩编程真好玩'
text2 = '游戏真好玩编程真好玩啊'
print(ct.cosine_sim(text1, text2))
print(ct.jaccard_sim(text1, text2))
print(ct.minedit_sim(text1, text2))
print(ct.simple_sim(text1, text2))
Run
0.82
0.67
2.00
0.87
如果您是经管人文社科专业背景,编程小白,面临海量文本数据采集和处理分析艰巨任务,可以参看《python网络爬虫与文本数据分析》视频课。作为文科生,一样也是从两眼一抹黑开始,这门课程是用五年时间凝缩出来的。自认为讲的很通俗易懂o( ̄︶ ̄)o,
- python入门
- 网络爬虫
- 数据读取
- 文本分析入门
- 机器学习与文本分析
- 文本分析在经管研究中的应用
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