1.jieba分词

注意：使用jieba以前，數據預處理很重要，清除空值重複值以後，同時也要判斷數據是否為字符串，如果不是字符應該刪除該條數據。

如果读取出现中文乱码可以直接这样打开，python2X3X通用

import codecs
with codecs.open('h.csv', 'rb', 'gb2312') as csvfile:
    for line in csvfile:
        print line

文本預處理的一般流程

#讀取數據
df1 = pd.read_excel('ManMade.xlsx')
#選出文本部分並且把非字符串索引存到列表

#如果只需要去除缺失值的话，有下面两种方法：
#第一种把非空部分另存一列再处理
#df1['data'] = df['content'][df['content'].notnull()]
#第二种用dropna函数以后再重新排序
#df = df.dropna(subset=["content"])#subset代表需要看的列，如果content列中某一行为空，删除该行
#重新排序,drop默认为False则索引列会被还原为普通列，否则会丢失。改为True，删除原先的索引使用新的从0开始的索引
#df = df.reset_index(drop = True)

list0 = df1.content.apply(lambda x: len(x) > 2)
#统计长度小于二的個數並且記錄下他們的索引（因为如果文件是CSV格式，
#所有非空内容读出来都是字符串格式，比如错误的记录导致的空格或者数字用pandas读取出来都是字符串格式，
#例如' '或者'0'，用isinstance(x, str)无法分辨，虽然jieba分词只要是字符串格式都能切词，
#但是如果jieba分词来读取，则会把它当成int或者float格式，剔除这种数据，最简单的方法就是去除长度过小的数据，
#但是如果是xlsx格式，0读取出来就是int格式，用len(x)就会报错
#那么就可以先用list1中的isinstance(x, str)来筛选）
list1 = df1.content.apply(lambda x: isinstance(x, str))
#另外:null部分会直接跳过，所以一开始一定要先dropna去掉空白部分)
#統計非字符串的個數並且記錄下他們的索引
count_a = 0
list2 = []
for i in range(len(list1)):
    if list1[i]==False:
        list2.append(i)
        count_a += 1
    else:
        pass
#刪除所有非字符串的部分
df2 = df1.drop(list2,axis=0)
#重新排序
df2.reset_index()
#把列表里的內容存到一個字符串里
list_content = [i for i in df2.content]
content = ''.join(list_content)
print(len(content))

##如果有需要也可以对每个文章只选出他的汉字部分，介绍两种常用方法：
#方法1：
#汉字的编码范围是['\u4e00','\u9fa5']，取出一个切完词的文本列表中的全部汉字可以用范围来限定
list1 = ['一堆','汉字','和','?!#','符号']
X,Y = ['\u4e00','\u9fa5']
list2 = [i for i in list1 if X <= i <= Y and i not in stopwords]
#方法2：
#正则表达式
import  re

test='fuck you! 8婆婊子！要啥bike自行车啊！'

result1=re.findall(u'[\u4e00-\u9fa5]',test)  
print (result1)
print (''.join(result1))
#['婆', '婊', '子', '要', '啥', '自', '行', '车', '啊']
#婆婊子要啥自行车啊
result2=re.findall(r'[0-9]',test)
print (''.join(result2))
#8
result3=re.findall(r'[a-z]',test)
print (''.join(result3))
#fuckyoubike

使用 suggest_freq(segment, tune=True) 可调节单个词语的词频，使其能（或不能）被分出来。

jieba.cut 方法接受三个输入参数: 需要分词的字符串；cut_all 参数用来控制是否采用全模式；HMM 参数用来控制是否使用 HMM 模型。
jieba.cut_for_search 方法接受两个参数：需要分词的字符串；是否使用 HMM 模型。该方法适合用于搜索引擎构建倒排索引的分词，粒度比较细。
待分词的字符串可以是 unicode 或 UTF-8 字符串、GBK 字符串。注意：不建议直接输入 GBK 字符串，可能无法预料地错误解码成 UTF-8。
jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语(unicode)，或者用
jieba.lcut 以及 jieba.lcut_for_search 直接返回 list。
jieba.Tokenizer(dictionary=DEFAULT_DICT) 新建自定义分词器，可用于同时使用不同词典。jieba.dt 为默认分词器，所有全局分词相关函数都是该分词器的映射。

# encoding=utf-8
import jieba

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 全模式

seg_list = jieba.cut("我来到北京清华大学", cut_all=False)
print("Default Mode: " + "/ ".join(seg_list))  # 精确模式

seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")  # 默认是精确模式
print(", ".join(seg_list))

seg_list = jieba.cut_for_search("小明硕士毕业于中国科学院计算所，后在日本京都大学深造")  # 搜索引擎模式
print(", ".join(seg_list))


#结果：
#【全模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华/ 清华大学/ 华大/ 大学

#【精确模式】: 我/ 来到/ 北京/ 清华大学

#【新词识别】：他, 来到, 了, 网易, 杭研, 大厦    (此处，“杭研”并没有在词典中，但是也被Viterbi算法识别出来了)

#【搜索引擎模式】： 小明, 硕士, 毕业, 于, 中国, 科学, 学院, 科学院, 中国科学院, 计算, 计算所, 后, 在, 日本, 京都, 大学, 日本京都大学, 深造

并行分詞

• 原理：将目标文本按行分隔后，把各行文本分配到多个 Python 进程并行分词，然后归并结果，从而获得分词速度的可观提升

• 基于 python 自带的 multiprocessing 模块，目前暂不支持 Windows

• 用法：

  • jieba.enable_parallel(4) # 开启并行分词模式，参数为并行进程数
  • jieba.disable_parallel() # 关闭并行分词模式

• 例子：https://github.com/fxsjy/jieba/blob/master/test/parallel/test_file.py

• 实验结果：在 4 核 3.4GHz Linux 机器上，对金庸全集进行精确分词，获得了 1MB/s 的速度，是单进程版的 3.3 倍。

• 注意：并行分词仅支持默认分词器 jieba.dt 和 jieba.posseg.dt。

特点：

• 支持三种分词模式
  –精确模式，试图将句子最精确地切开，适合文本分析;
  –全模式，把句子中所有的可以成词的词语都扫描出来，速度非常快，但不能解决歧义;
  –搜索引擎模式，在精确模式的基础上，对长词再次切分，提高召回率，适合用于搜索引擎分词。
  -支持繁体分词
  -支持自定义词典

算法：

基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图（DAG）
采用动态规划查找最大概率路径，找出基于词频的最大切分组合
对于未登录词，采用了基于汉字成词能力的HMM模型，使用了Viterbi算法

添加自定义词典：

开发者可以指定自己自定义的词典，以便包含jieba词库里没有的词。虽然jieba有新词识别能力，但是自行添加新词可以保证更高的正确率
用法：jieba.load_userdict(file_name)#file_name为文件类对象 或自定义词典的路径
词典格式：一个词一行:词语，词频（可省略），词性（可省略），用空格隔开，顺序不可颠倒。UTF-8编码。

2.关键词提取：

基于TF-IDF算法的关键词抽取
import jieba.analyse

• jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=())
  sentence 为待提取的文本
  topK 为返回几个 TF/IDF 权重最大的关键词，默认值为 20
  withWeight 为是否一并返回关键词权重值，默认值为 False
  allowPOS 仅包括指定词性的词，默认值为空，即不筛选
  常用詞性有：["ns", "n", "vn", "v", "nr"]
  注意：選取單個詞性時結尾要用逗號，
  例如["ns",]，如果不加逗號，實際上是按照["n","s"]來取詞的。
  詞性表

• jieba.analyse.TFIDF(idf_path=None) 新建 TFIDF 实例，idf_path 为 IDF 频率文件

关键词提取所使用逆向文件频率（IDF）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

• 用法:jieba.analyse.set_idf_path(file_name) file_name为自定义语料库的路径

关键词提取所使用停止词（Stop Words）文本语料库可以切换成自定义语料库的路径

• 用法： jieba.analyse.set_stop_words(file_name) file_name为自定义语料库的路径

基于TextRank算法的关键词提取

• jieba.analyse.textrank(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(‘ns’, ‘n’, ‘vn’, ‘v’)) 直接使用，接口相同，注意默认过滤词性。
• jieba.analyse.TextRank() 新建自定义 TextRank 实例
  –基本思想：
  1，将待抽取关键词的文本进行分词
  2，以固定窗口大小(默认为5，通过span属性调整)，词之间的共现关系，构建图
  3，计算图中节点的PageRank，注意是无向带权图

下面写出jieba关键词提取方法例子

# -*- coding: utf-8 -*-
#基于词语共现图提取方法
import jieba

#import jieba.posseg as psg
import itertools as it
import pandas as pd
#import json
#from elasticsearch import Elasticsearch
#from pyquery import PyQuery as pq
import time

def wordweight(wc1,wc2,samecounts):
    weight = samecounts/(wc1+wc2-samecounts) # Jaccard係數，交集與並集比值
    return weight

#def wordweight(wc1,wc2,samecounts):  
#   weight = samecounts/(wc1*wc2)  # PMI，互信息
#   return weight

t1 = time.time()
#讀數據&清洗數據
list_content = []
df1 = pd.read_excel('ManMade20.xlsx')
list1 = df1.content.apply(lambda x: isinstance(x, str))
count_a = 0
list2 = []
for i in range(len(list1)):
    if list1[i]==False:
        list2.append(i)
        count_a += 1
    else:
        pass
df2 = df1.drop(list2,axis=0)
df2.reset_index()
list_content = [i for i in df2.content]
content = ''.join(list_content)
print(len(content))
#print(content)
t2 = time.time()
#提取關鍵詞
#1.用jieba自带的提取关键词
#一百篇文章做速度测试
#Running time:615.9178113937378 Seconds
#词性限制集合为["ns", "n", "vn", "v", "nr"]，表示只能从词性为地名、名词、动名词、动词、人名这些词性的词中抽取关键词。
allow_pos = ('ns', 'nr', 'n', 'vn', 'v', 'an', 'nz', 'vg')
tags = jieba.analyse.extract_tags(content,topK = 100,allowPOS = allow_pos)  # 基於 TF-IDF 算法的關鍵詞提取
# tags = jieba.analyse.textrank(content,topK=100)  # 基於 TextRank 算法的關鍵字提取

t3 = time.time()

sentence = content.split('\n') # '\n'換行，段落
sentence = [e for e in sentence if e not in ('', ' ')]  # 去出空格之类的噪声
wordraw = []
t4 = time.time()

for i in range(len(sentence)):
    #words = [e.word for e in psg.cut(sentence[i]) if e.flag.startswith(('n','a','v'))]
    words = jieba.lcut(sentence[i])
    cleanwords = [e for e in words if e in tags]
    wordraw.append(cleanwords)
wordlist = [list(set(x)) for x in wordraw]  # 文章段落同個詞可能出現多次（詞頻統計基本單位：段落）
#map(lambda x: list(set(x)), wordlist)  #去除第二層list裡面重複值
wordlist = [x for x in wordlist if len(x) > 1]
#filter(lambda x: len(x) > 1, wordlist)  #過濾掉空格和len1的字符串
#把3個以上的詞拆分進行兩兩組合
wordlist1 = [list(it.combinations(x,2)) for x in wordlist]
#map(lambda x: list(it.combinations(x,2)), wordlist)
#拆分組合中的list加到大list中
wordcorpus = [wordlist1[i][j] for i in range(len(wordlist1)) for j in range(len(wordlist1[i]))]
wordcorpus = [sorted(x) for x in wordcorpus]
#print(len(wordcorpus))
#map(lambda x: sorted(x), wordcorpus) #對list名詞進行排序
#wordcorpus = sorted(wordcorpus) #對list中元組進行排序
#wordcorpus = [tuple(x) for x in wordcorpus]
#map(lambda x: tuple(x), wordcorpus)#對名詞進行tuple轉化
#corpus = list(set(wordcorpus)) #排重得到新list，方便后面計算count
keywords={}
#countwords = jieba.lcut(content)
countwords = []

t5 = time.time()

for i in wordraw:
    countwords.extend(i)
    
t6 = time.time()

for i in tags:
    keywords[i] = countwords.count(i)
source = []
target = []
weight = []

t7 = time.time()
for j in range(len(wordcorpus)):
    source.append(list(wordcorpus[j])[0])
    target.append(list(wordcorpus[j])[1])
    weight.append(wordweight(keywords[wordcorpus[j][0]],keywords[wordcorpus[j][1]],wordcorpus.count(wordcorpus[j])))
df={'source':source,'target':target,'weight':weight}
frame = pd.DataFrame(df,columns=['source','target','weight'])
sourceFreq = []
targetFreq = []

t8 = time.time()
for i in range(len(frame)):
    sourceFreq.append(keywords[frame['source'][i]])
    targetFreq.append(keywords[frame['target'][i]])
frame.insert(3,'sourceFreq',sourceFreq)
frame.insert(4,'targetFreq',targetFreq)
jsondata = frame.to_dict(orient='records')
t9 = time.time()

print(jsondata)
print('Running time1: %s Seconds'%(t2-t1))
print('Running time2: %s Seconds'%(t3-t2))
print('Running time3: %s Seconds'%(t4-t3))
print('Running time4: %s Seconds'%(t5-t4))
print('Running time5: %s Seconds'%(t6-t5))
print('Running time6: %s Seconds'%(t7-t6))
print('Running time7: %s Seconds'%(t8-t7))
print('Running time8: %s Seconds'%(t9-t8))
print('Running time0: %s Seconds'%(t9-t1))