pos_corpus = [pos_dict.doc2bow(j) for j in [[i] for i in posdata['word']]]
时间: 2023-10-25 08:10:26 浏览: 32
这行代码是将一个正向语料库(posdata)中的每个词语转换为对应的词袋表示(bag-of-words representation),即将每个词语表示成一个稀疏向量,其中每个维度表示一个词汇表中的单词,该维度的值表示这个单词在原文本中出现的次数。具体而言,代码中使用了gensim库中的doc2bow函数,它的输入是一个文档(也就是一个词语列表),输出是该文档对应的词袋表示。由于posdata['word']是一个Series对象,所以通过列表推导式将每个词语封装成一个列表,然后再传递给doc2bow函数进行转换,最终得到一个由多个词袋向量组成的列表pos_corpus,每个词袋向量对应正向语料库中的一个文档。
相关问题
pos_lda=models.LdaModel(pos_corpus,num_topics=2,id2word=pos_dict) neg_lda=models.LdaModel(neg_corpus,num_topics=2,id2word=neg_dict) pos_lda.print_topics(num_topics=10) neg_lda.print_topics(num_topics=10)
这段代码是使用Gensim库中的LdaModel类对两个语料库(pos_corpus和neg_corpus)进行主题建模,分别得到两个主题模型(pos_lda和neg_lda)。其中,num_topics参数指定了每个模型应该拟合出的主题数量。id2word参数指定了词袋模型中的字典,用于将词语与其对应的整数编号相互映射。最后,print_topics方法可以打印出每个主题的关键词。这段代码没有明确的问题,需要您进一步说明您的问题以便我为您解答。
# 加载 十一五-十四五产业规划 语料库 import pickle text_corpus=pickle.load(open('/Users/hh/Desktop/11_14/十一五-十四五产业规划bow.pkl',mode='rb')) # for text in text_corpus: # print(text) # print('%'*20) # 十一五-十四五产业规划 产业规划 词典 import gensim dictionary = gensim.corpora.Dictionary(text_corpus) print(dictionary.token2id) # bag of word 模型,文档向量化 bow_corpus=[] for bow in text_corpus: bow_corpus.append(dictionary.doc2bow(bow)) # print(bow_corpus[0]) # 展示 十一五-十四五产业规划 主要产业 from pyecharts.charts import HeatMap from pyecharts import options as opts import random !pip install matplotlib import matplotlib x = ['十一五','十二五','十三五','十四五'] y = list(dictionary.token2id.keys()) import copy value = copy.deepcopy(bow_corpus) # 补充 十一五-十四五 空产业 0 key_set=set(range(0,len(dictionary))) for i in range(0,len(x)): if len(value[i]) !=14: bow_set=set([ele[0] for ele in value[i] ]) minus_set= key_set - bow_set # print(list(minus_set)) for ele in minus_set: value[i].insert(ele,(ele, 0)) # 展示 十一五-十四五产业规划 变迁 value_heatmap= [[i,j,value[i][j][1]] for i in range(0,len(x)) for j in range(0,len(y))] heatmap= ( HeatMap(init_opts=opts.InitOpts(width="1400px")) .add_xaxis(x) .add_yaxis("主要产业", y, value_heatmap,label_opts=opts.LabelOpts(position="middle")) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title="HeatMap"), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(min_=0,max_=50), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(axis_pointer_type="cross")) ) heatmap.render_notebook() %matplotlib inline plt.show()
这段代码的目的是加载一个名为"十一五-十四五产业规划"的语料库,并展示其主要产业的变迁情况。代码中使用了许多库和方法来实现这个目标。
首先,使用pickle模块加载了名为"十一五-十四五产业规划bow.pkl"的pkl文件,将其中的文本语料库加载到了变量text_corpus中。
然后,使用gensim库的corpora.Dictionary方法创建了一个词典对象dictionary,并打印了词典中的token到id的映射关系。
接下来,通过遍历文本语料库text_corpus,使用dictionary.doc2bow方法将每个文本转换为词袋模型,并将其添加到bow_corpus列表中。
之后,使用pyecharts库创建了一个热力图对象heatmap,并设置了相关的x轴、y轴和数值。在此过程中,还对数据进行了处理,确保每个时间段都有完整的主要产业。
最后,使用heatmap.render_notebook()方法将热力图渲染到Notebook中,并使用plt.show()方法显示热力图。
请确保你已经安装了所需的库,并将代码中的文件路径替换为你实际的文件路径。如果还有其他问题,请随时提问。