一文掌握Python實現文字特徵提取的方法

本篇文章給大家帶來了關於Python的相關知識，詳細介紹了Python實現提取四種不同文字特徵的方法，有字典文字特徵提取、英文文字特徵提取、中文文字特徵提取和TF-IDF 文字特徵提取，感興趣的可以瞭解一下。

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1.字典文字特徵提取 DictVectorizer()

1.1 one-hot編碼

建立一個字典，觀察如下資料形式的變化：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer


data = [{'city': '洛陽', 'temperature': 39},
        {'city': '成都', 'temperature': 41},
        {'city': '寧波', 'temperature': 42},
        {'city': '佛山', 'temperature': 38}]

df1 = pd.DataFrame(data)
print(df1)

# one-hot編碼 因為temperature是數值型的，所以會保留原始值，只有字串型別的才會生成虛擬變數
df2 = pd.get_dummies(df1)
print(df2)

輸出如下：

1.2 字典資料轉sparse矩陣

使用DictVectorizer()建立字典特徵提取模型

# 1.建立物件  預設sparse=True 返回的是sparse矩陣；  sparse=False  返回的是ndarray矩陣
transfer = DictVectorizer()
# 2.轉化資料並訓練
trans_data = transfer.fit_transform(data)
print(transfer.get_feature_names_out()) 
print(trans_data)

使用sparse矩陣沒有顯示0資料，節約了記憶體，更為簡潔，這一點比ndarray矩陣更好。

2.英文文字特徵提取

文字特徵提取使用的是CountVectorizer文字特徵提取模型，這裡準備了一段英文文字（I have a dream）。統計詞頻並得到sparse矩陣，程式碼如下所示：

CountVectorizer()沒有sparse引數，預設採用sparse矩陣格式。且可以通過stop_words指定停用詞。

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer


data = ["I have a dream that one day this nation will rise up and live out the true meaning of its creed",
        "We hold these truths to be self-evident, that all men are created equal",
        "I have a dream that one day on the red hills of Georgia, "
        "the sons of former slaves and the sons of former slave owners will be able to sit down together at the table of brotherhood",
        "I have a dream that one day even the state of Mississippi",
        " a state sweltering with the heat of injustice",
        "sweltering with the heat of oppression",
        "will be transformed into an oasis of freedom and justice",
        "I have a dream that my four little children will one day live in a nation where they will not be judged by the color of their skin but by the content of their character",
        "I have a dream today"]


# CountVectorizer文字特徵提取模型

# 1.範例化  將"is"標記為停用詞
c_transfer = CountVectorizer(stop_words=["is"])

# 2.呼叫fit_transform
c_trans_data = c_transfer.fit_transform(data)


# 列印特徵名稱
print(c_transfer.get_feature_names_out())

# 列印sparse矩陣
print(c_trans_data)

輸出結果如下圖所示：

3.中文文字特徵提取

準備一段中文文字（data.txt），以水滸傳中風雪山神廟情節為例：

大雪下的正緊，林沖和差撥兩個在路上又沒買酒吃處。早來到草料場外，看時，一周遭有些黃土牆，兩扇大門。推開看裡面時，七八間草房做著倉廒，四下裡都是馬草堆，中間兩座草廳。到那廳裡，只見那老軍在裡面向火。差撥說道：「管營差這個林沖來替你迴天王堂看守，你可即便交割。」老軍拿了鑰匙，引著林沖，分付道：「倉廒內自有官司封記，這幾堆草一堆堆都有數目。」老軍都點見了堆數，又引林沖到草廳上。老軍收拾行李，臨了說道：「火盆、鍋子、碗碟，都借與你。」林沖道：「天王堂內我也有在那裡，你要便拿了去。」老軍指壁上掛一個大葫蘆，說道：「你若買酒吃時，只出草場，投東大路去三二里，便有市井。」老軍自和差撥回營裡來。
只說林沖就床上放了包裹被臥，就坐下生些焰火起來。屋邊有一堆柴炭，拿幾塊來生在地爐裡。仰面看那草屋時，四下裡崩壞了，又被朔風吹撼，搖振得動。林沖道：「這屋如何過得一冬？待雪晴了，去城中喚個泥水匠來修理。」向了一回火，覺得身上寒冷，尋思：「卻才老軍所說五里路外有那市井，何不去沽些酒來吃？」便去包裡取些碎銀子，把花槍挑了酒葫蘆，將火炭蓋了，取氈笠子戴上，拿了鑰匙，出來把草廳門拽上。出到大門首，把兩扇草場門反拽上，鎖了。帶了鑰匙，信步投東。雪地裡踏著碎瓊亂玉，迤邐揹著北風而行。那雪正下得緊。
行不上半里多路，看見一所古廟。林沖頂禮道：「神明庇佑，改日來燒錢紙。」又行了一回，望見一簇人家。林沖住腳看時，見籬笆中挑著一個草帚兒在露天裡。林沖徑到店裡，主人道：「客人那裡來？」林沖道：「你認得這個葫蘆麼？」主人看了道：「這葫蘆是草料場老軍的。」林沖道：「如何便認的？」店主道：「既是草料場看守大哥，且請少坐。天氣寒冷，且酌三杯權當接風。」店家切一盤熟牛肉，燙一壺熱酒，請林沖吃。又自買了些牛肉，又吃了數杯。就又買了一葫蘆酒，包了那兩塊牛肉，留下碎銀子，把花槍挑了酒葫蘆，懷內揣了牛肉，叫聲相擾，便出籬笆門，依舊迎著朔風回來。看那雪，到晚越下的緊了。古時有個書生，做了一個詞，單題那貧苦的恨雪：
廣莫嚴風颳地，這雪兒下的正好。扯絮撏綿，裁幾片大如栲栳。見林間竹屋茅茨，爭些兒被他壓倒。富室豪家，卻言道壓瘴猶嫌少。向的是獸炭紅爐，穿的是綿衣絮襖。手捻梅花，唱道國家祥瑞，不念貧民些小。高臥有幽人，吟詠多詩草。

對中文提取文字特徵，需要安裝並使用到jieba庫。使用該庫將文書處理成為空格連線詞語的格式，再使用CountVectorizer文字特徵提取模型進行提取即可。

程式碼範例如下：

import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer


# 將文字轉為以空格相連的字串
def cut_word(sent):
    return " ".join(list(jieba.cut(sent)))


# 將文字以行為單位，去除空格，並置於列表中。格式形如：["第一行","第二行",..."n"]
with open("./論文.txt", "r") as f:
    data = [line.replace("\n", "") for line in f.readlines()]

lis = []
# 將每一行的詞彙以空格連線 
for temp in data:
    lis.append(cut_word(temp))

transfer = CountVectorizer()
trans_data = transfer.fit_transform(lis)
print(transfer.get_feature_names())
# 輸出sparse陣列
print(trans_data)
# 轉為ndarray陣列（如果需要）
print(trans_data.toarray())

程式執行效果如下：

轉換得到的ndarray陣列形式（如果需要）如圖所示：

4. TF-IDF 文字特徵提取 TfidfVectorizer()

TF-IDF文字提取器可以用來評估一字詞對於一個檔案集或者一個語料庫中的其中一份檔案的重要程度。

程式碼展示如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import jieba


def cut_word(sent):
    return " ".join(list(jieba.cut(sent)))


with open("data.txt", "r") as f:
    data = [line.replace("\n", "") for line in f.readlines()]

lis = []
for temp in data:
    # print(cut_word(temp))
    lis.append(cut_word(temp))


transfer = TfidfVectorizer()
print(transfer.get_feature_names())
print(trans_data)

程式執行結果如下：

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