基于Python和TFIDF实现提取文本中的关键词

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
print(X.toarray())

import spacy
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
import regex as re
import string
import pandas as pd
import numpy as np
import nltk.data
import re
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
nltk.download('wordnet')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk import word_tokenize, sent_tokenize, pos_tag

import os        
path = "./data/theses100/"     
all_files = os.listdir(path + "docsutf8") 
all_keys = os.listdir(path + "keys") 
print(len(all_files)," files n",all_files,
      "n", all_keys) # 不一定要排序

all_documents =[] 
all_keys = [] 
all_files_names = [] 
for i, fname in enumerate(all_files): 
  with open(path+'docsutf8/'+fname) as f: 
      lines = f.readlines() 
  key_name= fname[:-4 ] 
  with open(path+'keys/'+key_name+'.key') as f: 
      k = f.readlines() 
  all_text = ' '.join(lines) 
  keyss = ' '.join(k) 
  all_documents.append(all_text) 
  all_keys.append(keyss.split("n")) 
  all_files_names.append(key_name)
  
import pandas as pd
dtf = pd.DataFrame({'goldkeys': all_keys,
                    'text': all_documents})
dtf.head()

dtf['cleaned_text'] = dtf.text.apply(lambda x: ' '.join(preprocess_text(x)))
dtf.head()

# 清理基本关键字，删除空格和噪音
def clean_orginal_kw(orginal_kw):
  orginal_kw_clean =[]
  for doc_kw in orginal_kw:
    temp =[]
    for t in doc_kw:
      tt = ' '.join(preprocess_text(t))
      if len(tt.split())>0:
        temp.append(tt)
    orginal_kw_clean.append(temp)
  return orginal_kw_clean

orginal_kw= clean_orginal_kw(dtf['goldkeys'])
orginal_kw[0:1]

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(use_idf=True, 
                             max_df=0.5, min_df=1, 
                             ngram_range=(1,3))
vectors = vectorizer.fit_transform(dtf['cleaned_text'])

dict_of_tokens={i[1]:i[0] for i in vectorizer.vocabulary_.items()}

tfidf_vectors = []  # all deoc vectors by tfidf
for row in vectors:
    tfidf_vectors.append({dict_of_tokens[column]:value for
                          (column,value) in 
                          zip(row.indices,row.data)})

print("The number of document vectors = ", len(tfidf_vectors) , 
      "\nThe dictionary of document[0] :", tfidf_vectors[0])

doc_sorted_tfidfs =[]  # 带有tfidf权重的文档特征列表
# 对文档的每个字典进行排序
for dn in tfidf_vectors:
    newD = sorted(dn.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    newD = dict(newD)
    doc_sorted_tfidfs.append(newD)

tfidf_kw = []
for doc_tfidf in doc_sorted_tfidfs:
    ll = list(doc_tfidf.keys())
    tfidf_kw.append(ll)

TopN= 5
print(tfidf_kw[0][0:TopN])

['cone', 'cone tree', 
'dimensional', 'shadow',
'visualization']

def get_exact_intersect(doc_orginal_kw, doc_my_kw):
    general = []
    for kw in doc_my_kw:
        for kww in doc_orginal_kw:
            l_my = len(kw.split())
            l_org = len(kww.split())
            if (kw == kww):
#                 print("exact matching ========", kw, kww)
                if kww not in general:
                    general.append(kww) 
    return general

get_exact_intersect(orginal_kw[0], tfidf_kw[0])

['visualization',
 'animation',
 'unix',
 'dimension',
 'cod',
 'icon',
 'shape',
 'fisheye lens',
 'rapid prototyping',
 'script language',
 'tree structure',
 'programming language']

def apk(kw_actual, kw_predicted, k=10):
    if len(kw_predicted)>k:
        kw_predicted = kw_predicted[:k]
    score = 0.0
    num_hits = 0.0
    for i,p in enumerate(kw_predicted):
        if p in kw_actual and p not in kw_predicted[:i]:
            num_hits += 1.0
            score += num_hits / (i+1.0)
    if not kw_actual:
        return 0.0
    return score / min(len(kw_actual), k)

def mapk(kw_actual, kw_predicted, k=10):
    return np.mean([apk(a,p,k) for a,p in zip(kw_actual, kw_predicted)])

for k in [5, 10,20,40]:
    mpak= mapk(orginal_kw, tfidf_kw, k)
    print("mean average precession  @",k,
          '=  {0:.4g}'.format(mpak))

mean average precession  @ 5 =  0.2037
mean average precession  @ 10 =  0.1379
mean average precession  @ 20 =  0.08026
mean average precession  @ 40 =  0.05371

def preprocess_text(text):
    # 1. 将其标记为字母符号
    text = remove_numbers(text)
    text = remove_http(text)
    text = remove_punctuation(text)
    text = convert_to_lower(text)
    text = remove_white_space(text)
    text = remove_short_words(text)
    tokens = toknizing(text)
    # 2. POS tagging
    pos_map = {'J': 'a', 'N': 'n', 'R': 'r', 'V': 'v'}
    pos_tags_list = pos_tag(tokens)
    # print(pos_tags)
    # 3. 小写变换和词形还原 
    lemmatiser = WordNetLemmatizer()
    tokens = [lemmatiser.lemmatize(w.lower(), 
                                   pos=pos_map.get(p[0], 'v')) 
              for w, p in pos_tags_list]
    return tokens

def convert_to_lower(text):
    # 小写转换
    return text.lower()

def remove_numbers(text):
    # 除去数字
    text = re.sub(r'\d+' , '', text)
    return text

def remove_http(text):
    # 除去网址
    text = re.sub("https?:\/\/t.co\/[A-Za-z0-9]*", ' ', text)
    return text

def remove_short_words(text):
    # 去除短于三个字母的单词
    text = re.sub(r'\b\w{1,2}\b', '', text)
    return text

def remove_punctuation(text):
    # 去除符号和标点符号
    punctuations = '''!()[]{};«№»:'"\,`<>./?@=#$-(%^)+&[*_]~'''
    no_punct = ""
     
    for char in text:
        if char not in punctuations:
            no_punct = no_punct + char
    return no_punct

def remove_white_space(text):
    # 去除空格
    text = text.strip()
    return text

def toknizing(text):
    stp = my_stopwords
    #stops = set(stopwords.words('english'))
    stop_words = set(stp)
    tokens = word_tokenize(text)
    ## 从tokens中去除停用词
    result = [i for i in tokens if not i in stop_words]
    return result