记录处理搜狗新闻分类

import pandas as pd
import jieba
#pip install jieba

  

 

  
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数据源：http://www.sogou.com/labs/resource/ca.php

df_news = pd.read_table('./data/val.txt',names=['category','theme','URL','content'],encoding='utf-8')
df_news = df_news.dropna()
df_news.head()

  

 

  
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df_news.shape

  

 

  
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(5000, 4)

  

 

  
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分词：使用结吧分词器

content = df_news.content.values.tolist()
print (content[1000])

  

 

  
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阿里巴巴集团昨日宣布，将在集团管理层面设立首席数据官岗位（Ｃｈｉｅｆ　Ｄａｔａ　Ｏｆｆｉｃｅｒ），阿里巴巴Ｂ２Ｂ公司ＣＥＯ陆兆禧将会出任上述职务，向集团ＣＥＯ马云直接汇报。＞菹ぃ和６月初的首席风险官职务任命相同，首席数据官亦为阿里巴巴集团在完成与雅虎股权谈判，推进“ｏｎｅ　ｃｏｍｐａｎｙ”目标后，在集团决策层面新增的管理岗位。０⒗锛团昨日表示，“变成一家真正意义上的数据公司”已是战略共识。记者刘夏

  

 

  
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content_S = []
for line in content: current_segment = jieba.lcut(line) if len(current_segment) > 1 and current_segment != '\r\n': #换行符 content_S.append(current_segment)

  

 

  
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Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\Users\YIUYE\AppData\Local\Temp\jieba.cache
Loading model cost 1.209 seconds.
Prefix dict has been built succesfully.

  

 

  
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content_S[1000]

  

 

  
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['阿里巴巴',
 '集团',
 '昨日',
 '宣布',
 '，',
 '将',
 '在',
 '集团',
 '管理',
 '层面',
 '设立',
 '首席',
 'Ｃ',
 '记者',
 '刘夏'
 等等]

  

 

  
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df_content=pd.DataFrame({'content_S':content_S})
df_content.head()

  

 

  
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stopwords=pd.read_csv("stopwords.txt",index_col=False,sep="\t",quoting=3,names=['stopword'], encoding='utf-8')
stopwords.head(20)

  

 

  
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def drop_stopwords(contents,stopwords): contents_clean = [] all_words = [] for line in contents: line_clean = [] for word in line: if word in stopwords: continue line_clean.append(word) all_words.append(str(word)) contents_clean.append(line_clean) return contents_clean,all_words #print (contents_clean) contents = df_content.content_S.values.tolist() stopwords = stopwords.stopword.values.tolist()
contents_clean,all_words = drop_stopwords(contents,stopwords)

#df_content.content_S.isin(stopwords.stopword)
#df_content=df_content[~df_content.content_S.isin(stopwords.stopword)]
#df_content.head()

  

 

  
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df_content=pd.DataFrame({'contents_clean':contents_clean})
df_content.head()

  

 

  
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df_all_words=pd.DataFrame({'all_words':all_words})
df_all_words.head()

  

 

  
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words_count=df_all_words.groupby(by=['all_words'])['all_words'].agg({"count":numpy.size})
words_count=words_count.reset_index().sort_values(by=["count"],ascending=False)
words_count.head()

  

 

  
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from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline
import matplotlib
matplotlib.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 5.0)

wordcloud=WordCloud(font_path="./data/simhei.ttf",background_color="white",max_font_size=80)
word_frequence = {x[0]:x[1] for x in words_count.head(100).values}
wordcloud=wordcloud.fit_words(word_frequence)
plt.imshow(wordcloud)

  

 

  
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<matplotlib.image.AxesImage at 0x186064c64e0>

  

 

  
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TF-IDF ：提取关键词###

import jieba.analyse
index = 2400
print (df_news['content'][index])
content_S_str = "".join(content_S[index])  
print ("  ".join(jieba.analyse.extract_tags(content_S_str, topK=5, withWeight=False)))

  

 

  
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法国ＶＳ西班牙、里贝里ＶＳ哈维，北京时间６月２４日凌晨一场的大战举世瞩目，而这场胜利不仅仅关乎两支顶级强队的命运，同时也是他们背后的球衣赞助商耐克和阿迪达斯之间的一次角逐。Ｔ谌胙”窘炫分薇的１６支球队之中，阿迪达斯和耐克的势力范围也是几乎旗鼓相当：其中有５家球衣由耐克提供，而阿迪达斯则赞助了６家，此外茵宝有３家，而剩下的两家则由彪马赞助。而当比赛进行到现在，率先挺进四强的两支球队分别被耐克支持的葡萄牙和阿迪达斯支持的德国占据，而由于最后一场１／４决赛是茵宝（英格兰）和彪马（意大利）的对决，这也意味着明天凌晨西班牙同法国这场阿迪达斯和耐克在１／４决赛的唯一一次直接交手将直接决定两家体育巨头在此次欧洲杯上的胜负。８据评估，在２０１２年足球商品的销售额能总共超过４０亿欧元，而单单是不足一个月的欧洲杯就有高达５亿的销售额，也就是说在欧洲杯期间将有７００万件球衣被抢购一空。根据市场评估，两大巨头阿迪达斯和耐克的市场占有率也是并驾齐驱，其中前者占据３８％，而后者占据３６％。体育权利顾问奥利弗－米歇尔在接受《队报》采访时说：“欧洲杯是耐克通过法国翻身的一个绝佳机会！”Ｃ仔尔接着谈到两大赞助商的经营策略：“竞技体育的成功会燃起球衣购买的热情，不过即便是水平相当，不同国家之间的欧洲杯效应却存在不同。在德国就很出色，大约１／４的德国人通过电视观看了比赛，而在西班牙效果则差很多，由于民族主义高涨的加泰罗尼亚地区只关注巴萨和巴萨的球衣，他们对西班牙国家队根本没什么兴趣。”因此尽管西班牙接连拿下欧洲杯和世界杯，但是阿迪达斯只为西班牙足协支付每年２６００万的赞助费＃相比之下尽管最近两届大赛表现糟糕法国足协将从耐克手中每年可以得到４０００万欧元。米歇尔解释道：“法国创纪录的４０００万欧元赞助费得益于阿迪达斯和耐克竞逐未来１５年欧洲市场的竞争。耐克需要笼络一个大国来打赢这场欧洲大陆的战争，而尽管德国拿到的赞助费并不太高，但是他们却显然牢牢掌握在民族品牌阿迪达斯手中。从长期投资来看，耐克给法国的赞助并不算过高。”
耐克  阿迪达斯  欧洲杯  球衣  西班牙

  

 

  
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LDA ：主题模型###

格式要求：list of list形式，分词好的的整个语料

from gensim import corpora, models, similarities
import gensim
#http://radimrehurek.com/gensim/

  

 

  
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#做映射，相当于词袋
dictionary = corpora.Dictionary(contents_clean)
corpus = [dictionary.doc2bow(sentence) for sentence in contents_clean]

  

 

  
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lda = gensim.models.ldamodel.LdaModel(corpus=corpus, id2word=dictionary, num_topics=20) #类似Kmeans自己指定K值

  

 

  
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#一号分类结果
print (lda.print_topic(1, topn=5))

  

 

  
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0.007*"中" + 0.006*"说" + 0.004*"观众" + 0.002*"赛区" + 0.002*"岁"

  

 

  
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for topic in lda.print_topics(num_topics=20, num_words=5): print (topic[1])

  

 

  
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0.007*"女人" + 0.006*"男人" + 0.006*"Ｍ" + 0.004*"Ｓ" + 0.004*"说"
0.004*"中" + 0.004*"训练" + 0.003*"说" + 0.003*"学校" + 0.002*"研究生"
0.006*"戏" + 0.006*"导演" + 0.005*"该剧" + 0.004*"中" + 0.004*"演员"
0.007*"中" + 0.006*"说" + 0.004*"观众" + 0.002*"赛区" + 0.002*"岁"
0.004*"万" + 0.003*"号" + 0.003*"中" + 0.002*"Ｓ" + 0.002*"Ｒ"
0.014*"电影" + 0.009*"导演" + 0.007*"影片" + 0.006*"中国" + 0.005*"中"
0.006*"中" + 0.005*"比赛" + 0.004*"说" + 0.003*"撒" + 0.002*"时间"
0.006*"赛季" + 0.005*"中" + 0.003*"联赛" + 0.003*"中国" + 0.002*"航母"
0.005*"李小璐" + 0.004*"中" + 0.002*"贾乃亮" + 0.002*"Ｗ" + 0.002*"皮肤"
0.004*"万" + 0.003*"号" + 0.003*"Ｖ" + 0.003*"Ｔ" + 0.003*"刘涛"
0.021*"男人" + 0.008*"女人" + 0.007*"考生" + 0.004*"说" + 0.003*"中"
0.005*"中" + 0.005*"食物" + 0.004*"ｉ" + 0.004*"ａ" + 0.004*"吃"
0.006*"中" + 0.004*"电影" + 0.004*"说" + 0.002*"中国" + 0.002*"高考"
0.007*"中" + 0.006*"孩子" + 0.004*"说" + 0.003*"教育" + 0.003*"中国"
0.005*"中" + 0.005*"节目" + 0.004*"说" + 0.004*"表演" + 0.003*"岁"
0.007*"电视剧" + 0.004*"中" + 0.003*"说" + 0.003*"飞行" + 0.002*"飞机"
0.007*"中" + 0.006*"球队" + 0.005*"选手" + 0.004*"观众" + 0.004*"ｉ"
0.005*"中" + 0.005*"天籁" + 0.004*"产品" + 0.004*"肌肤" + 0.003*"职场"
0.008*"中国" + 0.008*"饰演" + 0.007*"中" + 0.004*"说" + 0.004*"节目"
0.021*"ｅ" + 0.021*"ａ" + 0.016*"ｏ" + 0.013*"ｉ" + 0.013*"ｎ"

  

 

  
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df_train=pd.DataFrame({'contents_clean':contents_clean,'label':df_news['category']})
df_train.tail()

  

 

  
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df_train.label.unique()

  

 

  
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array(['汽车', '财经', '科技', '健康', '体育', '教育', '文化', '军事', '娱乐', '时尚'], dtype=object)

  

 

  
1
 

label_mapping = {"汽车": 1, "财经": 2, "科技": 3, "健康": 4, "体育":5, "教育": 6,"文化": 7,"军事": 8,"娱乐": 9,"时尚": 0}
df_train['label'] = df_train['label'].map(label_mapping)
df_train.head()

  

 

  
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from sklearn.model_selection import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(df_train['contents_clean'].values, df_train['label'].values, random_state=1)

  

 

  
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#x_train = x_train.flatten()
x_train[0][1]

  

 

  
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'上海'

  

 

  
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words = []
for line_index in range(len(x_train)): try: #x_train[line_index][word_index] = str(x_train[line_index][word_index]) words.append(' '.join(x_train[line_index])) except: print (line_index,word_index)
words[0] 
  

 

  
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'中新网 上海 日电 于俊 父亲节 网络 吃 一顿 电影 快餐 微 电影 爸 对不起 我爱你 定于 本月 父亲节 当天 各大 视频 网站 首映 葜 谱 鞣 剑 保慈 障蚣 钦 呓 樯 埽 ⒌ 缬 埃 ǎ 停 椋 悖 颍 铩 妫 椋 恚 称 微型 电影 新 媒体 平台 播放 状态 短时 休闲 状态 观看 完整 策划 系统 制作 体系 支持 显示 较完整 故事情节 电影 微 超短 放映 微 周期 制作 天 数周 微 规模 投资 人民币 几千 数万元 每部 内容 融合 幽默 搞怪 时尚 潮流 人文 言情 公益 教育 商业 定制 主题 单独 成篇 系列 成剧 唇 开播 微 电影 爸 对不起 我爱你 讲述 一对 父子 观念 缺少 沟通 导致 关系 父亲 传统 固执 钟情 传统 生活 方式 儿子 新派 音乐 达 习惯 晚出 早 生活 性格 张扬 叛逆 两种 截然不同 生活 方式 理念 差异 一场 父子 间 拉开序幕 子 失手 打破 父亲 心爱 物品 父亲 赶出 家门 剧情 演绎 父亲节 妹妹 哥哥 化解 父亲 这场 矛盾 映逋坏 嚼 斫 狻 ⒍ 粤 ⒌ 桨容 争执 退让 传统 尴尬 父子 尴尬 情 男人 表达 心中 那份 感恩 一杯 滤挂 咖啡 父亲节 变得 温馨 镁 缬 缮 虾 Ｎ 逄 煳 幕 传播 迪欧 咖啡 联合 出品 出品人 希望 观摩 扪心自问 父亲节 父亲 记得 父亲 生日 哪一天 父亲 爱喝 跨出 家门 那一刻 感觉 一颗 颤动 心 操劳 天下 儿女 父亲节 大声 喊出 父亲 家人 爱 完'

  

 

  
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print (len(words))

  

 

  
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3750

  

 

  
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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
texts=["dog cat fish","dog cat cat","fish bird", 'bird']
cv = CountVectorizer()
cv_fit=cv.fit_transform(texts)

print(cv.get_feature_names())
print(cv_fit.toarray())


print(cv_fit.toarray().sum(axis=0))

  

 

  
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['bird', 'cat', 'dog', 'fish']
[[0 1 1 1]
 [0 2 1 0]
 [1 0 0 1]
 [1 0 0 0]]
[2 3 2 2]

  

 

  
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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
texts=["dog cat fish","dog cat cat","fish bird", 'bird']
cv = CountVectorizer(ngram_range=(1,4))
cv_fit=cv.fit_transform(texts)

print(cv.get_feature_names())
print(cv_fit.toarray())


print(cv_fit.toarray().sum(axis=0))

  

 

  
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['bird', 'cat', 'cat cat', 'cat fish', 'dog', 'dog cat', 'dog cat cat', 'dog cat fish', 'fish', 'fish bird']
[[0 1 0 1 1 1 0 1 1 0]
 [0 2 1 0 1 1 1 0 0 0]
 [1 0 0 0 0 0 0 0 1 1]
 [1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]]
[2 3 1 1 2 2 1 1 2 1]

  

 

  
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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

vec = CountVectorizer(analyzer='word', max_features=4000,  lowercase = False)
vec.fit(words)


  

 

  
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from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(vec.transform(words), y_train)

  

 

  
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MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True)

  

 

  
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test_words = []
for line_index in range(len(x_test)): try: #x_train[line_index][word_index] = str(x_train[line_index][word_index]) test_words.append(' '.join(x_test[line_index])) except: print (line_index,word_index)
test_words[0]

  

 

  
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'国家 公务员 考试 申论 应用文 类 试题 实质 一道 集 概括 分析 提出 解决问题 一体 综合性 试题 说 一道 客观 凝练 申发 论述 文章 题目 分析 历年 国考 申论 真题 公文 类 试题 类型 多样 包括 公文 类 事务性 文书 类 题材 从题 干 作答 材料 内容 整合 分析 无需 太 创造性 发挥 纵观 历年 申论 真题 作答 应用文 类 试题 文种 格式 作出 特别 重在 内容 考查 行文 格式 考生 平常心 面对 应用文 类 试题 准确 把握 作答 领会 内在 含义 把握 题材 主旨 材料 结构 轻松 应对 应用文 类 试题 Ｒ 弧 ⒆ 钒 盐 展文 写作 原则 Ｔ 材料 中来 应用文 类 试题 材料 总体 把握 客观 考生 材料 中来 材料 中 把握 材料 准确 理解 题材 主旨 Ｔ 政府 角度 作答 应用文 类 试题 更应 注重 政府 角度 观点 政府 角度 出发 原则 表述 观点 提出 解决 之策 考生 作答 站 政府 人员 角度 看待 提出 解决问题 Ｔ 文体 结构 形式 考查 重点 文体 结构 大部分 评分 关键点 解答 方法 薄 ⒆ ス 丶 词 明 方向 作答 题目 题干 作答 作答 方向 作答 角度 关键 向导 考生 仔细阅读 题干 作答 抓住 关键词 作答 方向 相关 要点 整理 作答 思路 年国考 地市级 真 题为 例 潦惺姓 府 宣传 推进 近海 水域 污染 整治 工作 请 给定 资料 市政府 工作人员 身份 草拟 一份 宣传 纲要 Ｒ 求 保对 宣传 内容 要点 提纲挈领 陈述 玻 体现 政府 精神 全市 各界 关心 支持 污染 整治 工作 通俗易懂 超过 字 肮 丶 词 近海 水域 污染 整治 工作 市政府 工作人员 身份 宣传 纲要 提纲挈领 陈述 体现 政府 精神 全市 各界 关心 支持 污染 整治 工作 通俗易懂 提示 归结 作答 要点 包括 污染 情况 原因 解决 对策 作答 思路 情况 原因 对策 意义 逻辑 顺序 安排 文章 结构 病 ⒋ 缶殖 龇 ⅲ 明 结构 解答 应用文 类 试题 考生 材料 整体 出发 大局 出发 高屋建瓴 把握 材料 主题 思想 事件 起因 解决 对策 阅读文章 构建 文章 结构 直至 快速 解答 场 ⒗ 硭 乘悸 罚明 逻辑 应用文 类 试题 严密 逻辑思维 情况 原因 对策 意义 考生 作答 先 弄清楚 解答 思路 统筹安排 脉络 清晰 逻辑 表达 内容 表述 础 把握 明 详略 考生 仔细阅读 分析 揣摩 应用文 类 试题 内容 答题 时要 详略 得当 主次 分明 安排 内容 增加 文章 层次感 阅卷 老师 阅卷 时能 明白 清晰 一目了然 玻埃 保蹦旯 考 考试 申论 试卷 分为 省级 地市级 两套 试卷 能力 大有 省级 申论 试题 考生 宏观 角度看 注重 深度 广度 考生 深谋远虑 地市级 试题 考生 微观 视角 观察 侧重 考查 解决 能力 考生 贯彻执行 作答 区别对待'

  

 

  
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classifier.score(vec.transform(test_words), y_test)

  

 

  
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0.80400000000000005

  

 

  
1
 

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer(analyzer='word', max_features=4000,  lowercase = False)
vectorizer.fit(words)

  

 

  
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TfidfVectorizer(analyzer='word', binary=False, decode_error='strict', dtype=<class 'numpy.int64'>, encoding='utf-8', input='content', lowercase=False, max_df=1.0, max_features=4000, min_df=1, ngram_range=(1, 1), norm='l2', preprocessor=None, smooth_idf=True, stop_words=None, strip_accents=None, sublinear_tf=False, token_pattern='(?u)\\b\\w\\w+\\b', tokenizer=None, use_idf=True, vocabulary=None)

  

 

  
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from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(vectorizer.transform(words), y_train)

  

 

  
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MultinomialNB(alpha=1.0, class_prior=None, fit_prior=True)

  

 

  
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classifier.score(vectorizer.transform(test_words), y_test)

  

 

  
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0.81520000000000004

  

 

  
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文章来源: maoli.blog.csdn.net，作者：刘润森！，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：maoli.blog.csdn.net/article/details/89428270