本文為大家分享了Python文本特征抽取與向量化的具體代碼，供大家參考，具體內容如下

假設我們剛看完諾蘭的大片《星際穿越》，設想如何讓機器來自動分析各位觀眾對電影的評價到底是“贊”（positive）還是“踩”（negative）呢？

這類問題就屬于情感分析問題。這類問題處理的第一步，就是將文本轉換為特征。

因此，這章我們只學習第一步，如何從文本中抽取特征，并將其向量化。

由于中文的處理涉及到分詞問題，本文用一個簡單的例子來說明如何使用Python的機器學習庫，對英文進行特征提取。

1、數(shù)據(jù)準備

Python的sklearn.datasets支持從目錄讀取所有分類好的文本。不過目錄必須按照一個文件夾一個標簽名的規(guī)則放好。比如本文使用的數(shù)據(jù)集共有2個標簽，一個為“net”，一個為“pos”，每個目錄下面有6個文本文件。目錄如下所示：

neg
    1.txt
    2.txt
    ......
pos
    1.txt
    2.txt
    ....

12個文件的內容匯總起來如下所示：

neg: 
  shit. 
  waste my money. 
  waste of money. 
  sb movie. 
  waste of time. 
  a shit movie. 
pos: 
  nb! nb movie! 
  nb! 
  worth my money. 
  I love this movie! 
  a nb movie. 
  worth it! 

2、文本特征

如何從這些英文中抽取情感態(tài)度而進行分類呢？

最直觀的做法就是抽取單詞。通常認為，很多關鍵詞能夠反映說話者的態(tài)度。比如上面這個簡單的數(shù)據(jù)集，很容易發(fā)現(xiàn)，凡是說了“shit”的，就一定屬于neg類。

當然，上面數(shù)據(jù)集是為了方便描述而簡單設計的?，F(xiàn)實中一個詞經常會有穆棱兩可的態(tài)度。但是仍然有理由相信，某個單詞在neg類中出現(xiàn)的越多，那么他表示neg態(tài)度的概率越大。
同樣我們注意到有些單詞對情感分類是毫無意義的。比如上述數(shù)據(jù)中的“of”，“I”之類的單詞。這類詞有個名字，叫“Stop_Word”（停用詞）。這類詞是可以完全忽略掉不做統(tǒng)計的。顯然忽略掉這些詞，詞頻記錄的存儲空間能夠得到優(yōu)化，而且構建速度也更快。
把每個單詞的詞頻作為重要的特征也存在一個問題。比如上述數(shù)據(jù)中的”movie“，在12個樣本中出現(xiàn)了5次，但是出現(xiàn)正反兩邊次數(shù)差不多，沒有什么區(qū)分度。而”worth“出現(xiàn)了2次，但卻只出現(xiàn)在pos類中，顯然更具有強烈的剛晴色彩，即區(qū)分度很高。

因此，我們需要引入TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，詞頻和逆向文件頻率）對每個單詞做進一步考量。

TF（詞頻）的計算很簡單，就是針對一個文件t，某個單詞Nt 出現(xiàn)在該文檔中的頻率。比如文檔“I love this movie”，單詞“l(fā)ove”的TF為1/4。如果去掉停用詞“I"和”it“，則為1/2。

IDF（逆向文件頻率）的意義是，對于某個單詞t，凡是出現(xiàn)了該單詞的文檔數(shù)Dt，占了全部測試文檔D的比例，再求自然對數(shù)。
比如單詞“movie“一共出現(xiàn)了5次，而文檔總數(shù)為12，因此IDF為ln(5/12)。
很顯然，IDF是為了凸顯那種出現(xiàn)的少，但是占有強烈感情色彩的詞語。比如“movie”這樣的詞的IDF=ln(12/5)=0.88，遠小于“l(fā)ove”的IDF=ln(12/1)=2.48。

TF-IDF就是把二者簡單的乘在一起即可。這樣，求出每個文檔中，每個單詞的TF-IDF，就是我們提取得到的文本特征值。

3、向量化

有了上述基礎，就能夠將文檔向量化了。我們先看代碼，再來分析向量化的意義：

# -*- coding: utf-8 -*- 
import scipy as sp 
import numpy as np 
from sklearn.datasets import load_files 
from sklearn.cross_validation import train_test_split 
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 
 
'''''加載數(shù)據(jù)集，切分數(shù)據(jù)集80%訓練，20%測試''' 
movie_reviews = load_files('endata')  
doc_terms_train, doc_terms_test, y_train, y_test\ 
  = train_test_split(movie_reviews.data, movie_reviews.target, test_size = 0.3) 
   
'''''BOOL型特征下的向量空間模型，注意，測試樣本調用的是transform接口''' 
count_vec = TfidfVectorizer(binary = False, decode_error = 'ignore',\ 
              stop_words = 'english') 
x_train = count_vec.fit_transform(doc_terms_train) 
x_test = count_vec.transform(doc_terms_test) 
x    = count_vec.transform(movie_reviews.data) 
y    = movie_reviews.target 
print(doc_terms_train) 
print(count_vec.get_feature_names()) 
print(x_train.toarray()) 
print(movie_reviews.target) 

運行結果如下：
[b'waste of time.', b'a shit movie.', b'a nb movie.', b'I love this movie!', b'shit.', b'worth my money.', b'sb movie.', b'worth it!']
['love', 'money', 'movie', 'nb', 'sb', 'shit', 'time', 'waste', 'worth']
[[ 0.          0.          0.          0.          0.          0.   0.70710678  0.70710678  0.        ]
 [ 0.          0.          0.60335753  0.          0.          0.79747081   0.          0.          0.        ]
 [ 0.          0.          0.53550237  0.84453372  0.          0.          0.   0.          0.        ]
 [ 0.84453372  0.          0.53550237  0.          0.          0.          0.   0.          0.        ]
 [ 0.          0.          0.          0.          0.          1.          0.   0.          0.        ]
 [ 0.          0.76642984  0.          0.          0.          0.          0.   0.          0.64232803]
 [ 0.          0.          0.53550237  0.          0.84453372  0.          0.   0.          0.        ]
 [ 0.          0.          0.          0.          0.          0.          0.   0.          1.        ]]
[1 1 0 1 0 1 0 1 1 0 0 0]

python輸出的比較混亂。我這里做了一個表格如下：

從上表可以發(fā)現(xiàn)如下幾點：

1、停用詞的過濾。

初始化count_vec的時候，我們在count_vec構造時傳遞了stop_words = 'english'，表示使用默認的英文停用詞。可以使用count_vec.get_stop_words()查看TfidfVectorizer內置的所有停用詞。當然，在這里可以傳遞你自己的停用詞list（比如這里的“movie”）

2、TF-IDF的計算。

這里詞頻的計算使用的是sklearn的TfidfVectorizer。這個類繼承于CountVectorizer，在后者基本的詞頻統(tǒng)計基礎上增加了如TF-IDF之類的功能。
我們會發(fā)現(xiàn)這里計算的結果跟我們之前計算不太一樣。因為這里count_vec構造時默認傳遞了max_df=1，因此TF-IDF都做了規(guī)格化處理，以便將所有值約束在[0,1]之間。

3、count_vec.fit_transform的結果是一個巨大的矩陣。我們可以看到上表中有大量的0，因此sklearn在內部實現(xiàn)上使用了稀疏矩陣。本例子數(shù)據(jù)較小。如果讀者有興趣，可以試試機器學習科研工作者使用的真實數(shù)據(jù)，來自康奈爾大學：http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/。這個網(wǎng)站提供了很多數(shù)據(jù)集，其中有幾個2M左右的數(shù)據(jù)庫，正反例700個左右。這樣的數(shù)據(jù)規(guī)模也不算大，1分鐘內還是可以跑完的，建議大家試一試。不過要注意這些數(shù)據(jù)集可能存在非法字符問題。所以在構造count_vec時，傳入了decode_error = 'ignore'，以忽略這些非法字符。

上表的結果，就是訓練8個樣本的8個特征的一個結果。這個結果就可以使用各種分類算法進行分類了。

以上就是本文的全部內容，希望對大家的學習有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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