AI数据模型,数据建模与可视化

　　本文利用gensim进行LDA主题模型实验。第一部分基于上面提到的维基资料，第二部分基于搜狗新闻资料。

　　基于wiki数据的LDA实验

　　在上一篇文章中，我们得到了与wiki纯文本的单词分开编写的词汇wiki.zh.seg.utf.txt，可以用于停顿后的LDA实验。

　　importcodecsfromgensim . modelsimportldamodelfromgensim . corporaimportdictionary

　　火车=[]

　　stop words=codecs . open( stop words . txt ， r ，encoding=utf8 )。阅读行) )

　　stop words=[w . strip(]for winstop words

　　FP=codecs . open(wiki . zh . seg . utf . txt 、r 、encoding= utf8 )for line infp:

　　line=line.split(

　　train . append([wforwinlineifwnotinstopwords]

　　字典=语料库.字典(训练)

　　corpus=[dictionary . doc 2 bow(text)for text intra in]

　　LDA=LDAmodel(Corpus=Corpus，id2word=dictionary，num_topics=100))))))))))).

　　Gensim还提供了脚本make_wiki，用于直接提取wiki压缩包，保存为稀疏矩阵。您可以在bash中运行以下命令来了解如何使用它：

　　python-mgen sim . scripts . make _ wiki

　　#用法：make _ wiki . py wiki _ XML _ dump output _ prefix[词汇_大小]

　　python-mgen sim . scripts . make _ wiki zhiki-最新-页面-文章。XML.bz2zh wiki

　　执行起来需要很长时间。详情请访问gensim官方网站。因此，mm后缀表示以矩阵市场格式保存的稀疏矩阵。

　　-rw-r-r-1陈静金发GJINData 172M七月一日12336010 zh Wiki _ bow . mm-RW-R-R-1陈静金发GJINData 1.37M七月一日12336010zhwh静金发GJINData 333M七月一日12 Wiki _ tfidf.mm-rw-r-r-1陈静金发gjindata 1.3m七月一日123333 m

　　用tfidf.mm和wordids.txt训练LDA模型

　　#-*-编码：utf-8-*-

　　来自gensim importcorpora，模型#词汇导入

　　id2 word=corpora . dictionary . load _ from _ text( zh wiki _ word ids . txt ))))))))))))))).

　　MM=corporate . MM Corpus(zh wiki _ tfi df . MM)模特培训，时间28m

　　LDA=模特。LDA模型。LDA模型(corpus=mm，id2word=id2word，num_topics=100)))).

　　模型结果

　　在训练过程中，您将指定参数num_topics=100，即训练100个主题。Print_topics(和print _ topics)允许您查看每个主题下的单词分布，以及在save/load中保存和加载模型。

　　#打印前20个主题的单词分布

　　LDA.print_topics(20) #打印id为20的主题的单词分布

　　LDA.print_topic(#保存/加载模型

　　LDA.save(zhwiki_LDA.model)).

　　LDA=模特。LDA模型。LDA model.load (zh wiki _ LDA.model))。

　　对于新文档，将其转换为词袋可以预测主题。

　　模式的差异主要在于话题数量的设置和词汇本身。Wiki的词汇是全局词汇，话题分布不明显，这里用的词汇不能停词，导致效果不好。

　　test _ doc=list(jieba . cut)test _ doc)#单独写一个新文档。

　　doc _ bow=id 2 word . doc 2 bow(test _ doc)#将文档转换为bow

　　doc_lda=lda[doc_

　　Bow] #获取新文档的主题分布#输出新文档的主题分布。

　　print doc _ LDA for topic indoc _ LDA:print % s \ t % f \ n %(LDA . print _ topic(topic[0])，topic[1])

　　2.基于搜狗新闻语料库的LDA实验

　　搜狗实验室提供2012年6-7月期间多个新闻网站的多种中文素材、全网新闻数据(SogouCA)、国内、国际、体育、社交、娱乐等18个频道的新闻数据下载，提供网址和文字信息。

　　对于数据转码，由于数据是Ascii文件，容易出现乱码。iconv命令用于将其转换为utf8。因为XML文件在处理时需要顶级标记，所以这里使用sed命令将其插入到文件的第一行之前和最后一行之后。

　　#!/沉默的金毛猎犬/巴什

　　#将文件夹中的Ascii文件转换为utf8

　　#用法：/iconv_encode.xdddtn outdir

　　# @陈无声金毛gjin2016-07-01

　　functionconv_encode() {

　　all=` ls $ { indir } ` for ffile in $ { all } doi file= $ { indir } $ { ffile } of file= $ { outdir } $ { ffile }

　　echo iconv $ifile到$ ofile iconv-c-f GB 2312-t utf8 $ ifile $ ofile

　　sed -i 1i $ofile

　　sed -i $a $ofile

　　done } if[$ #-ne 2]；然后

　　“echo”的用法：/iconv _ encode . sh indir outdir exit 1

　　文件目录=$ 1输出目录=$2

　　如果[!-d $ outdir]；然后

　　回显" mkdir ${outdir} "

　　mkdir$outdirfi

　　时间卷积神经编码

　　iconv_encode.sh

　　总共128个文件，存放在搜狗_数据/文件夹下，使用iconv_encode.sh进行处理，新文件保存在在外文件夹，结果如下：

　　$ ./iconv_encode.sh搜狗_data/out/

　　mkdir输出/iconv搜狗_data/news.allsites.010806.txt至out/news.allsites.010806.txt

　　编码转换搜狗_data/news.allsites.020806.txt至out/news.allsites.020806.txt

　　编码转换搜狗_data/news.allsites.030806.txt到out/news.allsites.030806.txt

　　编码转换搜狗_data/news.allsites.040806.txt到out/news.allsites.040806.txt

　　.

　　real 0m27.255s

　　用户0m6.720s

　　sys 0m8.924s

　　接下来需要对可扩展标记语言格式的数据进行预处理，这里使用lxml.etree，lxm是计算机编程语言的一个html/xml解析并建立数字正射影像图的库，比大蟒自带的可扩展置标语言解析快。

　　#-*-编码：utf-8 -*-

　　来自lxml导入树的importsimportcodecsimportlogging

　　伐木。基本配置(format= %(ASC time)s:%(级别名)s:%(消息)s ，级别=日志记录.信息)""搜狗新闻语料预处理

　　@陈默默的金毛gjin 2016-07-01 train=[]# huge _ tree=True，防止文件过大时出错XMLSyntaxError:内部错误：巨大的输入查找

　　parser=etree .XMLParser(encoding=utf8 ，huge _ tree=True)de load _ data(dirname):全局火车

　　文件=操作系统。文件的列表目录(目录名):

　　logging.info(处理fi)

　　text=codecs.open(dirname fi， r ，encoding=utf8 ).read()#xml自身问题，存在符号容易报错，用代替

　　text=text.replace( ， )#解析xml，提取新闻标题及内容

　　root=etree.fromstring(text，parser=parser)

　　docs=root.findall(doc )用于文档文档：

　　tmp=

　　为了印度支那。get children():如果池。tag==内容标题或chi.tag==content:if chi.text！=无和chi.text！=:

　　tmp=chi.textif tmp！=:

　　训练.追加

　　预处理程序。巴拉圭

　　得到火车训练语料后，分词并去停止词后，便可以进行皱胃向左移实验

　　来自gensim . corpora importdictionary from

　　停止字=编解码器。开(停字。txt ， r ，编码=utf8 ).读取行()

　　停止字=[w . strip()for w in stop words]

　　生产线内部的train _ set=[]:

　　line=list(jieba.cut(line))

　　火车_集合。追加([w for w in line if w not instop words])#构建训练语料

　　字典=字典(火车_集合)

　　语料库=【词典。doc 2 bow(text)for text intrain _ set]# LDA模型训练

　　lda=LdaModel(corpus=corpus，id2word=dictionary，num_topics=20)

　　lda.print_topics(20)

　　实验结果：训练时间久，可以使用ldamulticore，整体效果还不错，可以看出08年新闻主题主要是奥运，地震，经济等

　　得到的皱胃向左移模型可用于主题预测，给定新的文档预测文档主题分布，可用于分类。训练文档中每个词会分配一个主题，有纸就将这种主题信息做主题词嵌入，一定程度上解决一词多义问题。

　　参考

　　2.搜狗：全网新闻数据

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