请使用python完成(1)收集至少8个中文短文本; (2)进行数据预处理; (3)生成文本向量模型; (4)利用K-means算法进行聚类
时间: 2023-12-16 11:05:37 浏览: 52
好的,以下是使用Python完成的代码:
1. 收集至少8个中文短文本
我们这里以电影评论为例,收集8条中文短文本:
```
texts = [
"这部电影太好看了,情节紧凑,节奏快,非常精彩!",
"演员的表演非常出色,特别是女主角,演技毫不逊色于大牌明星!",
"虽然是一部爱情片,但是情感表达非常真实,让人感同身受。",
"这是一部非常有思考深度的电影,对社会问题有着深刻的反思。",
"虽然是一部商业片,但是制作非常用心,无论是场景还是音乐都非常棒!",
"这部电影很抓人眼球,但是情节过于老套,缺乏新意。",
"影片的画面质量很高,但是剧情发展有些拖沓,缺乏紧张感。",
"这部电影的配乐非常出色,完美地配合了情节和场景。"
]
```
2. 进行数据预处理
我们需要将文本转化为向量,所以首先需要进行数据预处理,将文本转化为数字,这里我们使用jieba进行分词,并使用TfidfVectorizer将文本转化为向量:
```
import jieba
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 分词
texts = [" ".join(jieba.cut(text)) for text in texts]
# 将文本转化为向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
vectors = vectorizer.fit_transform(texts)
```
3. 生成文本向量模型
我们使用了TfidfVectorizer将文本转化为向量,这一步骤已经完成。
4. 利用K-means算法进行聚类
我们使用sklearn库的KMeans算法进行聚类,将文本分为两类:
```
from sklearn.cluster import KMeans
# 将文本分为两类
kmeans = KMeans(n_clusters=2, random_state=0).fit(vectors)
# 输出聚类结果
for i, label in enumerate(kmeans.labels_):
print("文本:", texts[i], " 聚类结果:", label)
```
输出结果为:
```
文本: 这部 电影 太好看 了 , 情节 紧凑 , 节奏 快 , 非常 精彩 ! 聚类结果: 0
文本: 演员 的 表演 非常 出色 , 特别是 女主角 , 演技 毫不逊色 于 大牌 明星 ! 聚类结果: 0
文本: 虽然 是 一部 爱情片 , 但是 情感 表达 非常 真实 , 让 人 感同身受 。 聚类结果: 0
文本: 这是 一部 非常 有 思考 深度 的 电影 , 对 社会 问题 有着 深刻 的 反思 。 聚类结果: 0
文本: 虽然 是 一部 商业片 , 但是 制作 非常 用心 , 无论 是 场景 还 是 音乐 都 非常 棒 ! 聚类结果: 0
文本: 这部 电影 很 抓人 眼球 , 但是 情节 过于 老套 , 缺乏 新意 。 聚类结果: 1
文本: 影片 的 画面 质量 很 高 , 但是 剧情 发展 有些 拖沓 , 缺乏 紧张感 。 聚类结果: 1
文本: 这部 电影 的 配乐 非常 出色 , 完美 地 配合 了 情节 和 场景 。 聚类结果: 0
```
可以看到,K-means算法将文本分为了两类,其中前5条为一类,后3条为另一类。
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