【发布时间】：2016-06-04 10:03:52
【问题描述】：
我正在寻找 sklearn 中的一个模块，它可以让您导出词-词共现矩阵。
我可以获得文档术语矩阵，但不知道如何获取共现的词词矩阵。
【问题讨论】：
-
您能否添加一些数据以及您解决问题的尝试？
标签： python matrix scikit-learn
【发布时间】：2016-06-04 10:03:52
【问题描述】：
所有提供的答案都没有考虑到窗口移动的概念。所以，我做了自己的函数，通过应用定义大小的移动窗口来找到共现矩阵。
这个函数接受一个句子列表和一个window_size数字；它返回一个代表共现矩阵的pandas.DataFrame对象：
from collections import defaultdict
def co_occurrence(sentences, window_size):
d = defaultdict(int)
vocab = set()
for text in sentences:
# preprocessing (use tokenizer instead)
text = text.lower().split()
# iterate over sentences
for i in range(len(text)):
token = text[i]
vocab.add(token) # add to vocab
next_token = text[i+1 : i+1+window_size]
for t in next_token:
key = tuple( sorted([t, token]) )
d[key] += 1
# formulate the dictionary into dataframe
vocab = sorted(vocab) # sort vocab
df = pd.DataFrame(data=np.zeros((len(vocab), len(vocab)), dtype=np.int16),
index=vocab,
columns=vocab)
for key, value in d.items():
df.at[key[0], key[1]] = value
df.at[key[1], key[0]] = value
return df
让我们试试下面两个简单的句子：
>>> text = ["I go to school every day by bus .",
"i go to theatre every night by bus"]
>>>
>>> df = co_occurrence(text, 2)
>>> df
. bus by day every go i night school theatre to
. 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0
bus 1 0 2 1 0 0 0 1 0 0 0
by 1 2 0 1 2 0 0 1 0 0 0
day 0 1 1 0 1 0 0 0 1 0 0
every 0 0 2 1 0 0 0 1 1 1 2
go 0 0 0 0 0 0 2 0 1 1 2
i 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 2
night 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 0
school 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 1
theatre 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 1
to 0 0 0 0 2 2 2 0 1 1 0
[11 rows x 11 columns]
现在，我们有了同现矩阵。
【讨论】：
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什么是defaultdict(int)
-
它是一个字典，其值具有默认数据类型。您可以像这样导入它：
from collections import defaultdict。所以，defaultdict(int)是一个带有int值的字典。这与普通字典之间的唯一区别是defaultdict在找不到密钥时不会引发KeyError。这就是我使用它的原因。 -
有
every day by bus和every night by bus同时出现了every和bus，那为什么共现矩阵对于every和bus都是0呢？ -
@GuruVishnuVardhanReddy，这里我使用大小为
2的移动窗口，这意味着对于索引i处的每个单词，我将只考虑索引i-1、@987654335 处的单词@、i+1和i+2。这就是为什么 (to,every) 的值是2而 (to,bus) 的值是0。希望这会有所帮助。
使用 numpy，因为语料库将是列表的列表（每个列表都是一个标记化的文档）：
corpus = [['<START>', 'All', 'that', 'glitters', "isn't", 'gold', '<END>'],
['<START>', "All's", 'well', 'that', 'ends', 'well', '<END>']]
和一个词->行/列映射
def compute_co_occurrence_matrix(corpus, window_size):
words = sorted(list(set([word for words_list in corpus for word in words_list])))
num_words = len(words)
M = np.zeros((num_words, num_words))
word2Ind = dict(zip(words, range(num_words)))
for doc in corpus:
cur_idx = 0
doc_len = len(doc)
while cur_idx < doc_len:
left = max(cur_idx-window_size, 0)
right = min(cur_idx+window_size+1, doc_len)
words_to_add = doc[left:cur_idx] + doc[cur_idx+1:right]
focus_word = doc[cur_idx]
for word in words_to_add:
outside_idx = word2Ind[word]
M[outside_idx, word2Ind[focus_word]] += 1
cur_idx += 1
return M, word2Ind
【讨论】：
我使用下面的代码来创建具有窗口大小的共现矩阵：
#https://stackoverflow.com/questions/4843158/check-if-a-python-list-item-contains-a-string-inside-another-string
import pandas as pd
def co_occurance_matrix(input_text,top_words,window_size):
co_occur = pd.DataFrame(index=top_words, columns=top_words)
for row,nrow in zip(top_words,range(len(top_words))):
for colm,ncolm in zip(top_words,range(len(top_words))):
count = 0
if row == colm:
co_occur.iloc[nrow,ncolm] = count
else:
for single_essay in input_text:
essay_split = single_essay.split(" ")
max_len = len(essay_split)
top_word_index = [index for index, split in enumerate(essay_split) if row in split]
for index in top_word_index:
if index == 0:
count = count + essay_split[:window_size + 1].count(colm)
elif index == (max_len -1):
count = count + essay_split[-(window_size + 1):].count(colm)
else:
count = count + essay_split[index + 1 : (index + window_size + 1)].count(colm)
if index < window_size:
count = count + essay_split[: index].count(colm)
else:
count = count + essay_split[(index - window_size): index].count(colm)
co_occur.iloc[nrow,ncolm] = count
return co_occur
然后我使用下面的代码进行测试：
corpus = ['ABC DEF IJK PQR','PQR KLM OPQ','LMN PQR XYZ ABC DEF PQR ABC']
words = ['ABC','PQR','DEF']
window_size =2
result = co_occurance_matrix(corpus,words,window_size)
result
【讨论】：
这是我在 scikit-learn 中使用 CountVectorizer 的示例解决方案。而参考这个post，可以简单的用矩阵乘法得到词-词共现矩阵。
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
docs = ['this this this book',
'this cat good',
'cat good shit']
count_model = CountVectorizer(ngram_range=(1,1)) # default unigram model
X = count_model.fit_transform(docs)
# X[X > 0] = 1 # run this line if you don't want extra within-text cooccurence (see below)
Xc = (X.T * X) # this is co-occurrence matrix in sparse csr format
Xc.setdiag(0) # sometimes you want to fill same word cooccurence to 0
print(Xc.todense()) # print out matrix in dense format
您也可以参考count_model中的词典，
count_model.vocabulary_
或者，如果您想通过对角线分量进行归一化（参考上一篇文章中的回答）。
import scipy.sparse as sp
Xc = (X.T * X)
g = sp.diags(1./Xc.diagonal())
Xc_norm = g * Xc # normalized co-occurence matrix
额外要注意@Federico Caccia 的回答，如果您不希望自己的文本中出现虚假的共现，请设置大于 1 到 1 的出现，例如
X[X > 0] = 1 # do this line first before computing cooccurrence
Xc = (X.T * X)
...
【讨论】：
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如果我们想改变窗口大小怎么办。改变 ngram 也会改变单词对
@titipata 我认为您的解决方案不是一个好的指标，因为我们对真实的共现和只是虚假的事件给予相同的重视。 例如，如果我有 5 个文本，并且单词 apple 和 house 以这种频率出现：
text1: apple:10, "house":1
text2: apple:10, "house":0
text3: apple:10, "house":0
text4: apple:10, "house":0
text5: apple:10, "house":0
我们要测量的共现是 10*1+10*0+10*0+10*0+10*0=10，但是只是假的。
而且，在这另一个重要的情况下，如下所示：
text1：苹果：1，“香蕉”：1
text2: 苹果:1, "香蕉":1
text3: 苹果:1, "香蕉":1
text4: 苹果:1, "香蕉":1
text5: 苹果:1, "香蕉":1
我们只会得到 1*1+1*1+1*1+1*1=5 的共现，而事实上共现真的很重要。
@Guiem Bosch 在这种情况下，仅当两个单词连续时才会测量共现。
我建议使用@titipa 解决方案来计算矩阵：
Xc = (Y.T * Y) # this is co-occurrence matrix in sparse csr format
其中，使用矩阵 Y 代替 X，在大于 0 的位置使用 ones，在其他位置使用 zeros。
使用它，在第一个示例中，我们将拥有： 共现：1*1+1*0+1*0+1*0+1*0=1 在第二个例子中： 共现：1*1+1*1+1*1+1*1+1*0=5 这才是我们真正想要的。
【讨论】：
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嗨@Federico Caccia，谢谢你的收获！我已经在我的解决方案末尾注明。
您可以在CountVectorizer 或TfidfVectorizer 中使用ngram_range 参数
代码示例：
bigram_vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(2, 2)) # by saying 2,2 you are telling you only want pairs of 2 words
如果您想明确说明要计算哪些词的共现，请使用vocabulary 参数，即：vocabulary = {'awesome unicorns':0, 'batman forever':1}
具有预定义字词共现的不言自明且可立即使用的代码。在这种情况下，我们正在跟踪 awesome unicorns 和 batman forever 的同时出现：
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import numpy as np
samples = ['awesome unicorns are awesome','batman forever and ever','I love batman forever']
bigram_vectorizer = CountVectorizer(ngram_range=(1, 2), vocabulary = {'awesome unicorns':0, 'batman forever':1})
co_occurrences = bigram_vectorizer.fit_transform(samples)
print 'Printing sparse matrix:', co_occurrences
print 'Printing dense matrix (cols are vocabulary keys 0-> "awesome unicorns", 1-> "batman forever")', co_occurrences.todense()
sum_occ = np.sum(co_occurrences.todense(),axis=0)
print 'Sum of word-word occurrences:', sum_occ
print 'Pretty printig of co_occurrences count:', zip(bigram_vectorizer.get_feature_names(),np.array(sum_occ)[0].tolist())
最终输出为('awesome unicorns', 1), ('batman forever', 2)，与我们samples提供的数据完全一致。
【讨论】：