https://colab.research.google.com/drive/1F-1Ej7T2xnUKXSmDPjjOChNbBTvQlpnM?usp=sharing

考试

https://colab.research.google.com/drive/1hSRxzFL9cx7PYrHYZeEnT3jRSn8LmQcx?usp=sharing

第一题要求

1. 聚类选定的新闻数据。此时，请考虑以下事项。（2分：每项0.5分）

• 创建并应用您自己的停用词处理列表。（0.5 分）
• 执行内聚聚类时，请使用 Ward 技术以外的技术。（0.5 分）
• 使用轮廓分数来确定理想的簇数。（0.5 分）
• 使用散点图可视化聚类结果。（PCA 或 TSNE）（0.5 分）

你今天会学到什么

1.文档聚类

2.主题建模

2.主题建模

主题建模是使用表示文档中潜在主题的词。

它是一种自然语言处理技术，可以自动选择和呈现文档中的文档。

给定大量文档，很难找出这些文档涵盖的主题。

这是一个有用的技能。

但是，需要一个人在分析时判断目标文档分为多少个主题。

另外，主题模型呈现的主题并没有作为完美主题提供，

由于它是从文档中提取的关键词，因此主题的解释留给了人类。

主题建模基于长文档而不是短文档（句子），例如推文或评论。

他们往往会给出有意义的结果。

主题模型也对应词袋模型，因为它不考虑词的顺序。

在刚刚学习的聚类中，一个文档被归为一个簇。

在主题建模中，一个文档可以有多个主题。

在这种实践中，各种主题建模技术之一

让我们看看一种称为Latent Dirichlet Allocation (LDA)的技术。

为此，使用了一个名为gensim的主题建模 Python 库，

为了可视化结果，我们将使用一个名为pyLDAvis的库。

• gensim：用于构建主题模型的 Python 库

models.ldamodel – Latent Dirichlet Allocation — gensim

• pyLDAvis：用于可视化主题模型结果的 Python 库

Welcome to pyLDAvis’s documentation! — pyLDAvis 2.1.2 documentation

在主题建模实践中，对200篇经济文章进行韩文预处理后，

让我们创建一个主题模型并可视化结果是什么。

您还将学习如何确定主题的数量。

代码解析

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore")
warnings.filterwarnings("ignore", category=DeprecationWarning)

import glob
news_file = []
for file in glob.glob('/content/econ_news/*NewsData.txt'):
# print(file)
news_file.append(file)
news_file.sort()
news_file

from konlpy.tag import Okt
okt = Okt()
stopwords = ['가가', '가지', '각각', '거나', '게다가', '경우', '관련', '그동안', '기자', '다른',
'다만', '다시', '다음', '당시', '대상', '대신', '대해', '더욱', '따라서', '때문',
'또한', '라며', '로부터', '로서', '만약', '만큼', '면서', '모두', '모든', '반면',
'별로', '사이', '생각', '앞서', '앵커', '얘기', '여기', '여부', '우리', '위해',
'이란', '이번', '이후', '일부', '작년', '정도', '지금', '지난', '지난달', '지난해',
'최근', '통해', '현재']
news_raw_texts = [] # 뉴스 기시 본문을 담는 리스트
news_nouns = [] # 명사 리스트 획득
news_data = [] # tfidf.vectorizer에 입력할 데이터
for file in news_file:
with open(file, 'r') as f:
news_text = f.read()
news_raw_texts.append(news_text)
noun_list = okt.nouns(news_text)
cleaned_nouns = [n for n in noun_list if (len(n) > 1) and (n not in stopwords)] # 한 글자로 된 명사를 제거 & stopwords 제거
news_data.append(' '.join(cleaned_nouns))
news_nouns.append(cleaned_nouns)
len(news_nouns)

import glob

news_file = [] # 存储经济新闻文本文件名的列表
for file in glob.glob('/content/econ_news/*NewsData.txt'): # 获取所有以 "NewsData.txt"结尾的文件的文件名
news_file.append(file)

#---

from konlpy.tag import Okt

okt = Okt() # 初始化Konlpy的Okt分词器

# 设置需要去除的停用词
stopwords = ['가가', '가지', '각각', '거나', '게다가', '경우', '관련', '그동안', '기자', '다른',
'다만', '다시', '다음', '당시', '대상', '대신', '대해', '더욱', '따라서', '때문',
'또한', '라며', '로부터', '로서', '만약', '만큼', '면서', '모두', '모든', '반면',
'별로', '사이', '생각', '앞서', '앵커', '얘기', '여기', '여부', '우리', '위해',
'이란', '이번', '이후', '일부', '작년', '정도', '지금', '지난', '지난달', '지난해',
'최근', '통해', '현재']

news_raw_texts = [] # 存储新闻文本的列表
news_nouns = [] # 存储新闻文本中提取出的名词的列表
news_data = [] # 存储将新闻文本中提取出的名词转化为字符串的列表，以便传递给tfidf.vectorizer

# 遍历每一个新闻文件
for file in news_file:
with open(file, 'r') as f:
news_text = f.read() # 读取新闻文本
news_raw_texts.append(news_text) # 将新闻文本存入news_raw_texts列表中
noun_list = okt.nouns(news_text) # 使用Okt分词器对新闻文本进行分词，并只保留名词
cleaned_nouns = [n for n in noun_list if (len(n) > 1) and (n not in stopwords)] # 去除长度为1的名词和停用词
news_data.append(' '.join(cleaned_nouns)) # 将处理后的名词列表转化为以空格分隔的字符串，以便传递给tfidf.vectorizer
news_nouns.append(cleaned_nouns) # 将处理后的名词列表存入news_nouns列表中

#---

corpora语料库

from gensim import corpora
dictionary = corpora.Dictionary(news_nouns) # 使用gensim库的corpora模块创建一个词典
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in news_nouns] #
这段代码的作用是使用gensim库的corpora模块将文档中的名词列表news_nouns转换为字典dictionary，然后使用该字典 将语料库corpus创建出来。
在这里，corpus是一个包含每个文档的 单词索引和词频信息的列表的列表。例如，corpus[1]是一个包含第二篇新闻单词索引和词频信息的列表。
因此，print(corpus[1])的代码输出了第二篇新闻的索引和词频信息。在Python中，索引从0开始，因此第一篇文档的索引是0。

PCA进行降维

以下是使用散点图可视化聚类结果的示例代码，其中使用了PCA进行降维：

import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.decomposition import PCA

# 假设有聚类结果的数据集或特征集

cluster_data = ...

# 使用PCA进行降维

pca = PCA(n_components=2)

reduced_features = pca.fit_transform(cluster_data)

# 假设每个数据点对应的聚类标签为labels

labels = ...

# 绘制散点图

plt.scatter(reduced_features[:, 0], reduced_features[:, 1], c=labels)

plt.xlabel("Component 1")

plt.ylabel("Component 2")

plt.title("Clustering Results")

plt.show()

在这段代码中，首先导入matplotlib.pyplot和sklearn.decomposition.PCA。然后，假设有一个聚类结果的数据集或特征集存储在cluster_data中。接下来，使用PCA进行降维，将数据集降低到2维。通过创建PCA对象并调用fit_transform方法，将cluster_data转换为降维后的特征矩阵reduced_features。

假设每个数据点对应的聚类标签存储在labels中。最后，使用plt.scatter绘制散点图，将降维后的特征矩阵的第一维和第二维作为横纵坐标，通过指定c参数为labels，将不同聚类标签的数据点着色。

请注意，在使用此代码之前，需要根据实际情况提供合适的数据集或特征集，并根据需要选择PCA或TSNE进行降维。

可用于分析舆情主题，自然语言处理，非常高级