import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[0-9]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) vector = model.docvecs[doc_id] return model.infer_vector(doc) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 有什么问题 ,怎么解决

时间: 2024-03-27 10:34:51 浏览: 116
DOC

python调试文件时发生import requests报错.doc

star5星 · 资源好评率100%
在 `doc2vec()` 函数中,你在尝试访问 `doc_id` 变量,但是该变量未定义,这会导致 `NameError` 错误。你需要将该变量定义为函数的参数,并在调用函数时传递文档的标识符。 另外,在 `doc2vec()` 函数中,你在尝试将 `Doc2Vec` 模型返回的向量赋值给 `vector` 变量,但是该变量没有使用,这会导致不必要的计算和内存占用。你应该直接返回模型返回的向量。 最后,在 `test_model()` 函数中,你在尝试打印向量的内存占用大小,但是你应该打印向量本身的大小,而不是指向向量的变量的大小。你可以使用 `np.ndarray.nbytes` 属性来获取向量的大小。 下面是修改后的代码: ``` import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 doc = reg_html.sub('', doc) doc = re.sub('[0-9]', '', doc) doc = re.sub('\s', '', doc) word_list = list(jieba.cut(doc)) out_str = '' for word in word_list: if word not in stop_words: out_str += word out_str += ' ' segments = out_str.split(sep=' ') return segments def doc2vec(file_name, model, doc_id): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) return model.infer_vector(doc, alpha=start_alpha, steps=infer_epoch) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): dot_val = 0.0 a_norm = 0.0 b_norm = 0.0 cos = None for a, b in zip(a_vect, b_vect): dot_val += a * b a_norm += a ** 2 b_norm += b ** 2 if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0: cos = -1 else: cos = dot_val / ((a_norm * b_norm) ** 0.5) return cos def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model, doc_id=0) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model, doc_id=1) print(vect1.nbytes) # 查看向量大小 print(vect2.nbytes) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) ```
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import pandas as pd import jieba from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image # 读取中间表数据并提取读者ID和图书ID列 df = pd.read_excel('中间表.xlsx') reader_ids = df['读者ID'] book_ids = df['图书ID'] # 根据读者ID和图书ID关联读者信息和图书目录,得到每个读者借阅的图书的书名 readers_info = pd.read_excel('读者信息.xlsx') books_catalog = pd.read_excel('图书目录.xlsx') books_borrowed = books_catalog[books_catalog['图书ID'].isin(book_ids)] borrowed_books_names = books_borrowed['书名'] # 使用jieba进行中文分词 split_words = [] for book_name in borrowed_books_names: words = jieba.lcut(book_name) split_words.extend(words) # 加载停用词表并进行停用词过滤 stop_words_files = ['停用词表1.txt', '停用词表2.txt', '停用词表3.txt'] stop_words = set() for stop_words_file in stop_words_files: with open(stop_words_file, 'r', encoding='utf-8') as f: stop_words |= set(f.read().splitlines()) filtered_words = [word for word in split_words if word not in stop_words] # 加载篮球形状图片并生成词云图 basketball_mask = np.array(Image.open('basketball.png')) wordcloud = WordCloud(font_path='simhei.ttf', background_color='white', mask=basketball_mask).generate(' '.join(filtered_words)) plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') plt.show() # 获取词频最高的前10个词语 word_counts = pd.Series(filtered_words).value_counts() top_10_words = word_counts.head(10).index.tolist() print("该专业师生最迫切需要学习的知识:", top_10_words)

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import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字,汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字,汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词,并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码,请补全train和test函数

import pandas as pd data = pd.read_csv(C:\Users\Administrator\Desktop\pythonsjwj\weibo_senti_100k.csv') data = data.dropna(); data.shape data.head() import jieba data['data_cut'] = data['review'].apply(lambda x: list(jieba.cut(x))) data.head() with open('stopword.txt','r',encoding = 'utf-8') as f: stop = f.readlines() import re stop = [re.sub(' |\n|\ufeff','',r) for r in stop] data['data_after'] = [[i for i in s if i not in stop] for s in data['data_cut']] data.head() w = [] for i in data['data_after']: w.extend(i) num_data = pd.DataFrame(pd.Series(w).value_counts()) num_data['id'] = list(range(1,len(num_data)+1)) a = lambda x:list(num_data['id'][x]) data['vec'] = data['data_after'].apply(a) data.head() from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pyplot as plt num_words = [''.join(i) for i in data['data_after']] num_words = ''.join(num_words) num_words= re.sub(' ','',num_words) num = pd.Series(jieba.lcut(num_words)).value_counts() wc_pic = WordCloud(background_color='white',font_path=r'C:\Windows\Fonts\simhei.ttf').fit_words(num) plt.figure(figsize=(10,10)) plt.imshow(wc_pic) plt.axis('off') plt.show() from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing import sequence maxlen = 128 vec_data = list(sequence.pad_sequences(data['vec'],maxlen=maxlen)) x,xt,y,yt = train_test_split(vec_data,data['label'],test_size = 0.2,random_state = 123) import numpy as np x = np.array(list(x)) y = np.array(list(y)) xt = np.array(list(xt)) yt = np.array(list(yt)) x=x[:2000,:] y=y[:2000] xt=xt[:500,:] yt=yt[:500] from sklearn.svm import SVC clf = SVC(C=1, kernel = 'linear') clf.fit(x,y) from sklearn.metrics import classification_report test_pre = clf.predict(xt) report = classification_report(yt,test_pre) print(report) from keras.optimizers import SGD, RMSprop, Adagrad from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense, Dropout, Activation from keras.layers.embeddings import Embedding from keras.layers.recurrent import LSTM, GRU model = Sequential() model.add(Embedding(len(num_data['id'])+1,256)) model.add(Dense(32, activation='sigmoid', input_dim=100)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) model.summary() import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from keras.utils import plot_model plot_model(model,to_file='Lstm2.png',show_shapes=True) ls = mpimg.imread('Lstm2.png') plt.imshow(ls) plt.axis('off') plt.show() model.compile(loss='binary_crossentropy',optimizer='Adam',metrics=["accuracy"]) model.fit(x,y,validation_data=(x,y),epochs=15)

给以下这段代码加上结果可视化的功能:from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB import jieba from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt good_comments = [] bad_comments = [] with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\好评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): good_comments.append(line.strip('\n')) with open('D:\PyCharmProjects\爬虫测试\差评.txt', 'r', encoding='gbk') as f: for line in f.readlines(): bad_comments.append(line.strip('\n')) with open('StopWords.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: stopwords = f.read().splitlines() good_words = [] for line in good_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] good_words.append(' '.join(words)) bad_words = [] for line in bad_comments: words = jieba.cut(line, cut_all=False) words = [w for w in words if w not in stopwords] bad_words.append(' '.join(words)) # 将文本转换为向量 vectorizer = CountVectorizer() X = vectorizer.fit_transform(good_words + bad_words) y = [1] * len(good_words) + [0] * len(bad_words) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2) # 训练模型 clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 测试模型并计算准确率 pred = clf.predict(X_test) accuracy = sum(pred == y_test) / len(y_test) print('准确率:{:.2%}'.format(accuracy)) # 预测新数据的类别 with open('测试评论.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: count = 0 for line in f.readlines(): count += 1 test_text = line.strip('\n') test_words = ' '.join(jieba.cut(test_text, cut_all=False)) test_vec = vectorizer.transform([test_words]) pred = clf.predict(test_vec) if pred[0] == 1: print(count, '好评') else: print(count, '差评')

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