特征工程实战-20大文本特征（上）

5.词汇属性特征

每个词都有其所属的属性，例如是名词，动词，还是形容词等等。词汇属性特征很多时候能帮助模型带来效果上的微弱提升，可以作为一类补充信息。

6.特殊词汇特征

标点符号能从侧面反映文本的情感强烈程度等信息，在情感分类，文本分类中有很重要的作用，当然与此同时，特殊词汇的特征特征则更为重要。

我们可以选择直接分类别(每一类情感表示一类）统计每个类别中词汇的出现次数。

7.词频特征

上面是一些简单的文本特征，还有一些文本信息会相对复杂一些，例如是句子等文本。这个时候我们就需要一些常用的文本工具了，而最为常见的就是词频统计特征，该特征较为简单，就是统计文本中每个词出现的次数，因为每个文本一般都是由单词所组成的，而每个单词出现的次数在一定程度上又可以从侧面反映该文章的内容，例如在谋篇文章中，"love"这个词出现的比较多,也就是说"love"对应的词频比较大，则我们可以猜测该文章很大可能属于情感类的文章。所以在处理文本类的信息时，词频特征是非常重要的信息之一。

# 导入工具包
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 
# 初始化，并引入停止词汇
vectorizer = CountVectorizer(stop_words=set(['the', 'six', 'less', 'being', 'indeed', 'over', 'move', 'anyway', 'four', 'not', 'own', 'through', 'yourselves']))
df = pd.DataFrame()
df['text'] = ["The sky is blue.", "The sun is bright.","The sun in the sky is bright.", "We can see the shining sun, the bright sun."]
 
# 获取词汇
vectorizer.fit_transform(df['text']).todense()

matrix([[1, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0],
        [0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1, 0],
        [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0],
        [0, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 2, 1]])

如果希望知道上面每一列的意思，可以直接观测文本的字典即可。

vectorizer.vocabulary_

{'sky': 7,
 'is': 4,
 'blue': 0,
 'sun': 8,
 'bright': 1,
 'in': 3,
 'we': 9,
 'can': 2,
 'see': 5,
 'shining': 6}

词频特征简单易于理解，能够从宏观的角度捕获文本的信息。相较于直接Label编码可以能提取更多有用的信息特征，从而带来效果上的提升，但是词频特征往往会受到停止词汇的影响(stop words)，例如"the,a"出现次数往往较多,这在聚类的时候如果选用了错误的聚类距离,例如l2距离等，则往往难以获得较好的聚类效果,所以需要细心的进行停止词汇的删选;受文本大小的影响,如果文章比较长,则词汇较多,文本较短,词汇则会较少等问题。

8.TF-IDF特征

TF-IDF特征是词频特征的一个扩展延伸，词频特征可以从宏观的方面表示文本的信息，但在词频方法因为将频繁的词汇的作用放大了，例如常见的"I",'the"等；将稀有的词汇,例如"garden","tiger"的作用缩减了，而这些单词却有着极为重要的信息量，所以词频特征往往很难捕获一些出现次数较少但是又非常有效的信息。而TF-IDF特征可以很好地缓解此类问题的方法。TF-IDF从全局（所有文件）和局部（单个文件）的角度来解决上述问题，TF-IDF可以更好地给出某个单词对于某个文件的重要性。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

tfidf_model = TfidfVectorizer()
# 获取词汇
tfidf_matrix = tfidf_model.fit_transform(df['text']).todense()
tfidf_matrix

matrix([[0.65919112, 0.        , 0.        , 0.        , 0.42075315,
         0.        , 0.        , 0.51971385, 0.        , 0.34399327,
         0.        ],
        [0.        , 0.52210862, 0.        , 0.        , 0.52210862,
         0.        , 0.        , 0.        , 0.52210862, 0.42685801,
         0.        ],
        [0.        , 0.3218464 , 0.        , 0.50423458, 0.3218464 ,
         0.        , 0.        , 0.39754433, 0.3218464 , 0.52626104,
         0.        ],
        [0.        , 0.23910199, 0.37459947, 0.        , 0.        ,
         0.37459947, 0.37459947, 0.        , 0.47820398, 0.39096309,
         0.37459947]])

如果希望知道上面每一列的意思，可以直接观测文本的字典即可。

tfidf_model.vocabulary_

{'the': 9,
 'sky': 7,
 'is': 4,
 'blue': 0,
 'sun': 8,
 'bright': 1,
 'in': 3,
 'we': 10,
 'can': 2,
 'see': 5,
 'shining': 6}

tfidf_model.idf_

array([1.91629073, 1.22314355, 1.91629073, 1.91629073, 1.22314355,
       1.91629073, 1.91629073, 1.51082562, 1.22314355, 1.        ,
       1.91629073])

TDIDF忽略了文章的内容，词汇之间的联系,虽然可以通过N-Gram的方式进行缓解,但其实依然没有从本质上解决该问题。

9.LDA特征

基于词频的特征和基于TFIDF的特征都是向量形式的，因而我们可以采用基于向量抽取特征的方式对其抽取新特征，而最为典型的就是主题模型。主题模型的思想是围绕从以主题表示的文档语料库中提取关键主题或概念的过程为中心。每个主题都可以表示为一个包或从文档语料库收集单词/术语。这些术语共同表示特定的主题、主题或概念，每个主题都可以通过这些术语所传达的语义意义与其他主题进行区分。这些概念可以从简单的事实和陈述到观点和观点。主题模型在总结大量文本文档来提取和描述关键概念方面非常有用。它们还可以从捕获数据中潜在模式的文本数据中提取特征。

因为主题模型涉及的数学等概念较多，此处我们仅仅介绍其使用方案，有兴趣的朋友可以去阅读论文等资料。

一般我们会在TF-IDF或者词频等矩阵上使用LDA，最终我们得到的结果也可以拆解为下面两个核心部分：

• document-topic矩阵，这将是我们需要的特征矩阵你在找什么。
• 一个topic-term矩阵，它帮助我们查看语料库中的潜在主题。

此处我们使用上面的TDIDF矩阵并设置主题为2个进行试验。

from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation

lda       = LatentDirichletAllocation(n_components=2, max_iter=10000, random_state=0)
dt_matrix = lda.fit_transform(tfidf_matrix)
features  = pd.DataFrame(dt_matrix, columns=['T1', 'T2'])
features

• 查看主题以及对应的每个词的贡献。

tt_matrix = lda.components_
vocab = tfidf_model.get_feature_names()
for topic_weights in tt_matrix:
    topic = [(token, weight) for token, weight in zip(vocab, topic_weights)]
    topic = sorted(topic, key=lambda x: -x[1])
    topic = [item for item in topic if item[1] > 0.2]
    print(topic)
    print() 

[('the', 2.1446092537000254), ('sun', 1.7781565358915534), ('is', 1.7250615399950295), ('bright', 1.5425619519080085), ('sky', 1.3771748032988098), ('blue', 1.116020185537514), ('in', 0.9734645258594571), ('can', 0.828463031801155), ('see', 0.828463031801155), ('shining', 0.828463031801155), ('we', 0.828463031801155)]

[('can', 0.5461364394229279), ('see', 0.5461364394229279), ('shining', 0.5461364394229279), ('we', 0.5461364394229279), ('sun', 0.5440024650128295), ('the', 0.5434661558382532), ('blue', 0.5431709323301609), ('bright', 0.5404950589213404), ('sky', 0.5400833776748659), ('is', 0.539646632403921), ('in', 0.5307700509960934)]