都在谈新零售，而它却用新零售3天卖了52亿元新闻中心中国常州网 常州第一门户网 常州龙网 常州日报 常州晚报

# pip install wordcloud
# pip install jieba

# 导入库
import re  # 正则表达式库
import collections  # 词频统计库
import numpy as np  # numpy库
import jieba  # 结巴分词
import wordcloud  # 词云展示库
from PIL import Image  # 图像处理库
import matplotlib.pyplot as plt  # 图像展示库
import jieba.analyse  # 导入关键字提取库
import pandas as pd

# 读取文本文件
with open('article1.txt', encoding='gbk') as fn:
    string_data = fn.read()  # 使用read方法读取整段文本

# 文本预处理
pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|一|:|;|\)|\(|\?|"')  # 建立正则表达式匹配模式
string_data = re.sub(pattern, '', string_data)  # 将符合模式的字符串替换掉

# 文本分词
seg_list_exact = jieba.cut(string_data, cut_all=False)  # 精确模式分词[默认模式]
remove_words = ['的', '，', '和', '是', '随着', '对于', ' ', '对', '等', '能',
                '都', '。', '、', '中', '与', '在', '其', '了', '可以',
                '进行', '有', '更', '需要', '提供', '多', '能力', '通过',
                '会', '不同', '一个', '这个', '我们', '将', '并', '同时',
                '看', '如果', '但', '到', '非常', '—', '如何', '包括', '这']  # 自定义停用词
object_list = [i for i in seg_list_exact if i not in remove_words] # 将不在停用词列表中的词添加到列表中

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache /var/folders/5c/cshbhmfd1bg0zfq_52jlszfh0000gn/T/jieba.cache
Loading model cost 0.649 seconds.
Prefix dict has been built successfully.

# 词频统计
word_counts = collections.Counter(object_list)  # 对分词做词频统计
word_counts_top5 = word_counts.most_common(5)  # 获取前5个频率最高的词
for w, c in word_counts_top5:  # 分别读出每条词和出现从次数
    print(w, c)  # 打印输出

数据 113
分析 48
功能 47
Adobe 45
Analytics 37

# 词频展示
mask = np.array(Image.open('wordcloud.jpg'))  # 定义词频背景
wc = wordcloud.WordCloud(
    font_path='/Users/heinrich/opt/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf/SimHei.ttf',  # 设置字体格式，不设置将无法显示中文
    mask=mask,  # 设置背景图
    max_words=200,  # 设置最大显示的词数
    max_font_size=100  # 设置字体最大值
)
wc.generate_from_frequencies(word_counts)  # 从字典生成词云
image_colors = wordcloud.ImageColorGenerator(mask)  # 从背景图建立颜色方案
wc.recolor(color_func=image_colors)  # 将词云颜色设置为背景图方案
plt.figure(figsize=(12,8))
plt.imshow(wc)  # 显示词云
plt.axis('off')  # 关闭坐标轴
plt.show()

# 读取文本数据
with open('article1.txt', encoding='gbk') as fn:
    string_data = fn.read()  # 使用read方法读取整段文本
# 关键字提取
tags_pairs = jieba.analyse.extract_tags(string_data, topK=5, withWeight=True, 
                                        allowPOS=['ns', 'n', 'vn', 'v', 'nr'], withFlag=True)  # 提取指定词性
tags_list = [(i[0].word, i[0].flag, i[1]) for i in tags_pairs] 
tags_pd = pd.DataFrame(tags_list, columns=['word', 'flag', 'weight'])  # 创建数据框
tags_pd

# pip install snownlp

from snownlp import SnowNLP
import pandas as pd
import jieba

# 基于snownlp的情感打分
def get_snownlp_score(text):
    s=SnowNLP(text)
    score=s.sentiments
    return score

# 基于玻森情感词典的情感打分
def get_BosonNLP_score(text):
    df = pd.read_table("BosonNLP_sentiment_score.txt",sep= " ",names=['key','score']) # 加载情感词典
    key = df['key'].values.tolist()
    score = df['score'].values.tolist()
    segs = jieba.lcut(text)  # 分词
    score_list  = [score[key.index(x)] for x in segs if(x in key)]
    return  sum(score_list)  # 计算得分

# 数据读取
comment = pd.read_excel('comment.xlsx')
pattern = re.compile(u'\t|\n|\.|-|一|:|;|\)|\(|\?|"')  # 建立正则表达式匹配模式
comment['content'] = comment['content'].map(lambda x: re.sub(pattern, '', x)) # 将符合模式的字符串替换
comment.tail()

# 情感打分
comment['snownlp_score'] = comment['content'].apply(get_snownlp_score)
comment['BosonNLP_score'] = comment['content'].apply(get_BosonNLP_score)
comment.head()

# pip install gensim

import os
import tarfile
import jieba.posseg as pseg
from bs4 import BeautifulSoup
from gensim import corpora, models
import itertools
import matplotlib.pyplot as plt  # 图像展示库
from matplotlib.font_manager import FontProperties  

# 中文分词
def jieba_cut(text):
    '''
    将输入的文本句子根据词性标注做分词
    :param text: 文本句子，字符串型
    :return: 符合规则的分词结果
    '''
    rule_words = ['z', 'vn', 'v', 't', 'nz', 'nr', 'ns', 'n', 'l', 'i', 'j', 'an','a']
    words = pseg.cut(text)
    seg_list = [word.word for word in words if word.flag in rule_words]
    return seg_list

# 文本预处理
def text_pro(words_list, tfidf_object=None, training=True):
    '''
    gensim主题建模预处理过程，包含分词类别转字典、生成语料库和TF-IDF转换
    :param words_list: 分词列表，列表型
    :param tfidf_object: TF-IDF模型对象，该对象在训练阶段生成
    :param training: 是否训练阶段，用来针对训练和预测两个阶段做预处理
    :return: 如果是训练阶段，返回词典、TF-IDF对象和TF-IDF向量空间数据；如果是预测阶段，返回TF-IDF向量空间数据
    '''
    # 分词列表转字典
    dic = corpora.Dictionary(words_list)  # 将分词列表转换为字典形式
#     print('{:*^60}'.format('token & word mapping review:'))
#     for i, w in list(dic.items())[:5]:  # 循环读出字典前5条的每个key和value，对应的是索引值和分词
#         print('token:%s -- word:%s' % (i, w))
    # 生成语料库
    corpus = [dic.doc2bow(words) for words in words_list]  # 用于存储语料库的列表
#     print('{:*^60}'.format('bag of words review:'))
#     print(corpus[0])
    # TF-IDF转换
    if training:
        tfidf = models.TfidfModel(corpus)  # 建立TF-IDF模型对象
        corpus_tfidf = tfidf[corpus]  # 得到TF-IDF向量稀疏矩阵
#         print('{:*^60}'.format('TF-IDF model review:'))
#         print(list(corpus_tfidf)[0])  # 打印第一条向量
        return dic, corpus_tfidf, tfidf
    else:
        return tfidf_object[corpus]
    
# 全角转半角
def str_convert(content):
    '''
    将内容中的全角字符，包含英文字母、数字键、符号等转换为半角字符
    :param content: 要转换的字符串内容
    :return: 转换后的半角字符串
    '''
    strs = []
    for each_char in content:  # 循环读取每个字符
        code_num = ord(each_char)  # 读取字符的ASCII值或Unicode值
        if code_num == 12288:  # 全角空格直接转换
            code_num = 32
        elif 65281 <= code_num <= 65374:  # 全角字符（除空格）根据关系转化
            code_num -= 65248
        strs.append(chr(code_num))
    return ''.join(strs)

# 解析文件内容
def data_parse(data):
    '''
    从原始文件中解析出文本内容数据
    :param data: 包含代码的原始内容
    :return: 文本中的所有内容，列表型
    '''
    raw_code = BeautifulSoup(data, 'lxml')  # 建立BeautifulSoup对象
    content_code = raw_code.find_all('content')  # 从包含文本的代码块中找到content标签
    content_list = [str_convert(each_content.text) for each_content in content_code if len(each_content) > 0]
    return content_list

# 构造主题数寻优函数
def cos(vector1, vector2):  # 余弦相似度函数
    dot_product = 0.0;  
    normA = 0.0;  
    normB = 0.0;  
    for a,b in zip(vector1, vector2): 
        dot_product += a*b  
        normA += a**2  
        normB += b**2  
    if normA == 0.0 or normB==0.0:  
        return(None)  
    else:  
        return(dot_product / ((normA*normB)**0.5))   

# 主题数寻优
def lda_k(x_corpus, x_dict):  
    
    # 初始化平均余弦相似度
    mean_similarity = []
    mean_similarity.append(1)
    
    # 循环生成主题并计算主题间相似度
    for i in np.arange(2,11):
        lda = models.LdaModel(x_corpus, num_topics=i, id2word=x_dict)  # LDA模型训练
        for j in np.arange(i):
            term = lda.show_topics(num_words=50)
            
        # 提取各主题词
        top_word = []
        for k in np.arange(i):
            top_word.append([''.join(re.findall('"(.*)"',i)) \
                           for i in term[k][1].split('+')])  # 列出所有词
            
        # 构造词频向量
        word = sum(top_word,[])  # 列出所有的词   
        unique_word = set(word)  # 去除重复的词
        
        # 构造主题词列表，行表示主题号，列表示各主题词
        mat = []
        for j in np.arange(i):
            top_w = top_word[j]
            mat.append(tuple([top_w.count(k) for k in unique_word]))  
            
        p = list(itertools.permutations(list(np.arange(i)),2))
        l = len(p)
        top_similarity = [0]
        for w in np.arange(l):
            vector1 = mat[p[w][0]]
            vector2 = mat[p[w][1]]
            top_similarity.append(cos(vector1, vector2))
            
        # 计算平均余弦相似度
        mean_similarity.append(sum(top_similarity)/l)
    return(mean_similarity)

# 汇总所有新闻
all_content = []  # 总列表，用于存储所有文件的文本内容
for root, dirs, files in os.walk('./news_data'):  # 分别读取遍历目录下的根目录、子目录和文件列表
    for file in files:  # 读取每个文件
        file_name = os.path.join(root, file)  # 将目录路径与文件名合并为带有完整路径的文件名
        with open(file_name, encoding='utf-8') as f:  # 以只读方式打开文件
            data = f.read()  # 读取文件内容
        all_content.extend(data_parse(data))  # 从文件内容中获取文本并将结果追加到总列表
        
print('新闻数量：%d' % len(all_content))

新闻数量：18374

words_list = [list(jieba_cut(each_content)) for each_content in all_content]  # 分词列表，用于存储所有文件的分词结果

# 训练集的文本预处理
dic, corpus_tfidf, tfidf = text_pro(words_list)  

# 主题寻优
# 计算主题平均余弦相似度
news_k = lda_k(corpus_tfidf, dic)

# 绘制主题平均余弦相似度图形
#解决中文显示问题
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  
font = FontProperties(size=14) # 设置字体大小
plt.figure(figsize=(12,8))
plt.plot(news_k)
plt.title('新闻LDA主题数寻优', fontproperties=font)
plt.show()

# 模型训练
num_topics = 3  # 设置主题个数
lda = models.LdaModel(corpus_tfidf, id2word=dic, num_topics=num_topics)  # 通过LDA进行主题建模
lda.print_topics(num_words=5) # 展示每个主题的5个关键词

[(0, '0.003*"小区" + 0.003*"登录" + 0.002*"编号" + 0.002*"户型" + 0.002*"信息"'),
 (1, '0.002*"比赛" + 0.002*"是" + 0.001*"散布" + 0.001*"民族" + 0.001*"稳定"'),
 (2, '0.001*"过客" + 0.001*"正方" + 0.001*"反方" + 0.001*"牛肉" + 0.001*"失事"')]

with open('article1.txt', encoding='gbk') as f:  # 打开新的文本
    text_new = f.read()  # 读取文本数据
text_content = data_parse(data)  # 解析新的文本
words_list_new = jieba_cut(text_new)  # 将文本转换为分词列表
corpus_tfidf_new = text_pro([words_list_new], tfidf_object=tfidf, training=False)  # 新文本数据集的预处理
corpus_lda_new = lda[corpus_tfidf_new]  # 获取新的分词列表（文档）的主题概率分布
print('{:*^60}'.format('topic forecast:'))
print(list(corpus_lda_new))

**********************topic forecast:***********************
[[(0, 0.23170891), (1, 0.73669183), (2, 0.0315993)]]