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前面讲述了很多关于Python爬取本体Ontology、消息盒InfoBox、虎扑图片等例子,同时讲述了VSM向量空间模型的应用。但是由于InfoBox没有前后文和语义概念,所以效果不是很好,这篇文章主要是爬取百度5A景区摘要信息,再利用Jieba分词工具进行中文分词,最后提出文本聚类算法的一些概念知识。
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一. Selenium爬取百度百科摘要
简单给出Selenium爬取百度百科5A级景区的代码:
[python] view plain copy
- # coding=utf-8
- """
- Created on 2015-12-10 @author: Eastmount
- """
- import time
- import re
- import os
- import sys
- import codecs
- import shutil
- from selenium import webdriver
- from selenium.webdriver.common.keys import Keys
- import selenium.webdriver.support.ui as ui
- from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains
- #Open PhantomJS
- driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="G:\phantomjs-1.9.1-windows\phantomjs.exe")
- #driver = webdriver.Firefox()
- wait = ui.WebDriverWait(driver,10)
- #Get the Content of 5A tourist spots
- def getInfobox(entityName, fileName):
- try:
- #create paths and txt files
- print u'文件名称: ', fileName
- info = codecs.open(fileName, 'w', 'utf-8')
- #locate input notice: 1.visit url by unicode 2.write files
- #Error: Message: Element not found in the cache -
- # Perhaps the page has changed since it was looked up
- #解决方法: 使用Selenium和Phantomjs
- print u'实体名称: ', entityName.rstrip('\n')
- driver.get("http://baike.baidu.com/")
- elem_inp = driver.find_element_by_xpath("//form[@id='searchForm']/input")
- elem_inp.send_keys(entityName)
- elem_inp.send_keys(Keys.RETURN)
- info.write(entityName.rstrip('\n')+'\r\n') #codecs不支持'\n'换行
- #load content 摘要
- elem_value = driver.find_elements_by_xpath("//div[@class='lemma-summary']/div")
- for value in elem_value:
- print value.text
- info.writelines(value.text + '\r\n')
- #爬取文本信息
- #爬取所有段落<div class='para'>的内容 class='para-title'为标题 [省略]
- time.sleep(2)
- except Exception,e: #'utf8' codec can't decode byte
- print "Error: ",e
- finally:
- print '\n'
- info.close()
- #Main function
- def main():
- #By function get information
- path = "BaiduSpider\\"
- if os.path.isdir(path):
- shutil.rmtree(path, True)
- os.makedirs(path)
- source = open("Tourist_spots_5A_BD.txt", 'r')
- num = 1
- for entityName in source:
- entityName = unicode(entityName, "utf-8")
- if u'故宫' in entityName: #else add a '?'
- entityName = u'北京故宫'
- name = "%04d" % num
- fileName = path + str(name) + ".txt"
- getInfobox(entityName, fileName)
- num = num + 1
- print 'End Read Files!'
- source.close()
- driver.close()
- if __name__ == '__main__':
- main()
内容如下图所示,共204个国家5A级景点的摘要信息。这里就不再叙述:
二. Jieba中文分词
Python中分分词工具很多,包括盘古分词、Yaha分词、Jieba分词等。
中文分词库:http://www.oschina.net/project/tag/264/segment
其中它们的基本用法都相差不大,但是Yaha分词不能处理如“黄琉璃瓦顶”或“圜丘坛”等词,所以使用了结巴分词。
1.安装及入门介绍
参考地址:http://www.oschina.net/p/jieba
下载地址:https://pypi.python.org/pypi/jieba/
Python 2.0我推荐使用"pip install jieba"或"easy_install jieba"全自动安装,再通过import jieba来引用(第一次import时需要构建Trie树,需要等待几秒时间)。
安装时如果出现错误"unknown encoding: cp65001",输入"chcp 936"将编码方式由utf-8变为简体中文gbk。
结巴中文分词涉及到的算法包括:
(1) 基于Trie树结构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);
(2) 采用了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;
(3) 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。
结巴中文分词支持的三种分词模式包括:
(1) 精确模式:试图将句子最精确地切开,适合文本分析;
(2) 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,但是不能解决歧义问题;
(3) 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。
同时结巴分词支持繁体分词和自定义字典方法。
[python] view plain copy
- #encoding=utf-8
- import jieba
- #全模式
- text = "我来到北京清华大学"
- seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
- print u"[全模式]: ", "/ ".join(seg_list)
- #精确模式
- seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
- print u"[精确模式]: ", "/ ".join(seg_list)
- #默认是精确模式
- seg_list = jieba.cut(text)
- print u"[默认模式]: ", "/ ".join(seg_list)
- #新词识别 “杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了
- seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦")
- print u"[新词识别]: ", "/ ".join(seg_list)
- #搜索引擎模式
- seg_list = jieba.cut_for_search(text)
- print u"[搜索引擎模式]: ", "/ ".join(seg_list)
输出如下图所示:
代码中函数简单介绍如下:
jieba.cut():第一个参数为需要分词的字符串,第二个cut_all控制是否为全模式。
jieba.cut_for_search():仅一个参数,为分词的字符串,该方法适合用于搜索引擎构造倒排索引的分词,粒度比较细。
其中待分词的字符串支持gbk\utf-8\unicode格式。返回的结果是一个可迭代的generator,可使用for循环来获取分词后的每个词语,更推荐使用转换为list列表。
2.添加自定义词典
由于"国家5A级景区"存在很多旅游相关的专有名词,举个例子:
[输入文本] 故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和黄琉璃瓦等
[精确模式] 故宫/的/著名景点/包括/乾/清宫/、/太和殿/和/黄/琉璃瓦/等
[全 模 式] 故宫/的/著名/著名景点/景点/包括/乾/清宫/太和/太和殿/和/黄/琉璃/琉璃瓦/等
显然,专有名词"乾清宫"、"太和殿"、"黄琉璃瓦"(假设为一个文物)可能因分词而分开,这也是很多分词工具的又一个缺陷。但是Jieba分词支持开发者使用自定定义的词典,以便包含jieba词库里没有的词语。虽然结巴有新词识别能力,但自行添加新词可以保证更高的正确率,尤其是专有名词。
基本用法:jieba.load_userdict(file_name) #file_name为自定义词典的路径
词典格式和dict.txt一样,一个词占一行;每一行分三部分,一部分为词语,另一部分为词频,最后为词性(可省略,ns为地点名词),用空格隔开。
强烈推荐一篇词性标注文章,链接如下:
http://www.hankcs.com/nlp/part-of-speech-tagging.html
[python] view plain copy
- #encoding=utf-8
- import jieba
- #导入自定义词典
- jieba.load_userdict("dict.txt")
- #全模式
- text = "故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和黄琉璃瓦等"
- seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
- print u"[全模式]: ", "/ ".join(seg_list)
- #精确模式
- seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
- print u"[精确模式]: ", "/ ".join(seg_list)
- #搜索引擎模式
- seg_list = jieba.cut_for_search(text)
- print u"[搜索引擎模式]: ", "/ ".join(seg_list)
输出结果如下所示,其中专有名词连在一起,即"乾清宫"和"黄琉璃瓦"。
3.关键词提取
在构建VSM向量空间模型过程或者把文本转换成数学形式计算中,你需要运用到关键词提取的技术,这里就再补充该内容,而其他的如词性标注、并行分词、获取词位置和搜索引擎就不再叙述了。
基本方法:jieba.analyse.extract_tags(sentence, topK)
需要先import jieba.analyse,其中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。
[python] view plain copy
- #encoding=utf-8
- import jieba
- import jieba.analyse
- #导入自定义词典
- jieba.load_userdict("dict.txt")
- #精确模式
- text = "故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和午门等。其中乾清宫非常精美,午门是紫禁城的正门,午门居中向阳。"
- seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
- print u"分词结果:"
- print "/".join(seg_list)
- #获取关键词
- tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3)
- print u"关键词:"
- print " ".join(tags)
输出结果如下,其中"午门"出现3次、"乾清宫"出现2次、"著名景点"出现1次,按照顺序输出提取的关键词。如果topK=5,则输出:"午门 乾清宫 著名景点 太和殿 向阳"。
[python] view plain copy
- >>>
- 分词结果:
- 故宫/的/著名景点/包括/乾清宫/、/太和殿/和/午门/等/。/其中/乾清宫/非常/精美/,/午门/是/紫禁城/的/正门/,/午门/居中/向阳/。
- 关键词:
- 午门 乾清宫 著名景点
- >>>
4.对百度百科获取摘要分词
从BaiduSpider文件中读取0001.txt~0204.txt文件,分别进行分词处理再保存。
[python] view plain copy
- #encoding=utf-8
- import sys
- import re
- import codecs
- import os
- import shutil
- import jieba
- import jieba.analyse
- #导入自定义词典
- jieba.load_userdict("dict_baidu.txt")
- #Read file and cut
- def read_file_cut():
- #create path
- path = "BaiduSpider\\"
- respath = "BaiduSpider_Result\\"
- if os.path.isdir(respath):
- shutil.rmtree(respath, True)
- os.makedirs(respath)
- num = 1
- while num<=204:
- name = "%04d" % num
- fileName = path + str(name) + ".txt"
- resName = respath + str(name) + ".txt"
- source = open(fileName, 'r')
- if os.path.exists(resName):
- os.remove(resName)
- result = codecs.open(resName, 'w', 'utf-8')
- line = source.readline()
- line = line.rstrip('\n')
- while line!="":
- line = unicode(line, "utf-8")
- seglist = jieba.cut(line,cut_all=False) #精确模式
- output = ' '.join(list(seglist)) #空格拼接
- print output
- result.write(output + '\r\n')
- line = source.readline()
- else:
- print 'End file: ' + str(num)
- source.close()
- result.close()
- num = num + 1
- else:
- print 'End All'
- #Run function
- if __name__ == '__main__':
- read_file_cut()
运行结果如下图所示:
5.去除停用词
在信息检索中,为节省存储空间和提高搜索效率,在处理自然语言数据(或文本)之前或之后会自动过滤掉某些字或词,这些字或词即被称为Stop Words(停用词)。这些停用词都是人工输入、非自动化生成的,生成后的停用词会形成一个停用词表。但是,并没有一个明确的停用词表能够适用于所有的工具。甚至有一些工具是明确地避免使用停用词来支持短语搜索的。[参考百度百科]
[python] view plain copy
- #encoding=utf-8
- import jieba
- #去除停用词
- stopwords = {}.fromkeys(['的', '包括', '等', '是'])
- text = "故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和午门等。其中乾清宫非常精美,午门是紫禁城的正门。"
- segs = jieba.cut(text, cut_all=False)
- final = ''
- for seg in segs:
- seg = seg.encode('utf-8')
- if seg not in stopwords:
- final += seg
- print final
- #输出:故宫著名景点乾清宫、太和殿和午门。其中乾清宫非常精美,午门紫禁城正门。
- seg_list = jieba.cut(final, cut_all=False)
- print "/ ".join(seg_list)
- #输出:故宫/ 著名景点/ 乾清宫/ 、/ 太和殿/ 和/ 午门/ 。/ 其中/ 乾清宫/ 非常/ 精美/ ,/ 午门/ 紫禁城/ 正门/ 。
三. 基于VSM的文本聚类算法
这部分主要参考2008年上海交通大学姚清坛等《基于向量空间模型的文本聚类算法》的论文,因为我的实体对齐使用InfoBox存在很多问题,发现对齐中会用到文本内容及聚类算法,所以简单讲述下文章一些知识。
文本聚类的主要依据聚类假设是:同类的文档相似度较大,而非同类文档相似度较小。同时使用无监督学习方法,聚类不需要训练过程以及不需要预先对文档手工标注类别,因此具有较高的灵活性和自动化处理能力。主要分为以下部分:
(1) 预处理常用方法
文本信息预处理(词性标注、语义标注),构建统计词典,对文本进行词条切分,完成文本信息的分词过程。
(2) 文本信息的特征表示
采用方法包括布尔逻辑型、概率型、混合型和向量空间模型。其中向量空间模型VSM(Vector Space Model)是将文档映射成向量的形式,(T1, T2, ..., Tn)表示文档词条,(W1, W2, ..., Wn)文档词条对应权重。建立文本特征主要用特征项或词条来表示目标文本信息,构造评价函数来表示词条权重,尽最大限度区别不同的文档。
(3) 文本信息特征缩减
VSM文档特征向量维数众多。因此,在文本进行聚类之前,应用文本信息特征集进行缩减,针对每个特征词的权重排序,选取最佳特征,包括TF-IDF。推荐向量稀疏表示方法,提升聚类的效果,其中(D1, D2, ..., Dn)表示权重不为0的特征词条。
(4) 文本聚类
文本内容表示成数学课分析形势后,接下来就是在此数学基础上进行文本聚类。包括基于概率方法和基于距离方法。其中基于概率是利用贝叶斯概率理论,概率分布方式;基于聚类是特征向量表示文档(文档看成一个点),通过计算点之间的距离,包括层次聚类法和平面划分法。
后面我可能也会写具体的Python聚类算法,VSM计算相似度我前面已经讲过。同时,他的实验数据是搜狐中心的10个大类,包括汽车、财经、IT、体育等,而我的数据都是旅游,如何进一步聚类划分,如山川、河流、博物馆等等,这是另一个难点。
最后还是那句话:不论如何,希望文章对你有所帮助,如果文章中有错误或不足之处,还请海涵~写文不易,且看且分析。加油!!!
(By:Eastmount 2015-12-11 深夜3点 http://blog.csdn.net/eastmount/)