cntext 1.6.1

中文文本分析库，可对文本进行词频统计、词典扩充、情绪分析、相似度、可读性、共现分析等

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cntext

旧版cntext入口

中文文本分析库，可对文本进行词频统计、词典扩充、情绪分析、相似度、可读性等

• github地址 https://github.com/hidadeng/cntext
• pypi地址 https://pypi.org/project/cntext/
• 视频课-Python网络爬虫与文本数据分析

功能模块含

• stats 文本统计指标
  • 词频统计
  • 可读性
  • 内置pkl词典
  • 情感分析
• dictionary 构建词表(典)
  • Sopmi 互信息扩充词典法
  • W2Vmodels 词向量扩充词典法
• similarity 文本相似度
  • cos相似度
  • jaccard相似度
  • 编辑距离相似度
• bias 待开发

安装

pip install cntext

QuickStart

import cntext as ct

help(ct)

Run

Help on package cntext:

NAME
    cntext

PACKAGE CONTENTS
    bias
    dictionary
    similarity
    stats

一、stats

目前stats内置的函数有

• readability 文本可读性
• term_freq 词频统计函数
• dict_pkl_list 获取cntext内置词典列表(pkl格式)
• load_pkl_dict 导入pkl词典文件
• diction 情感分析

import cntext as ct

text = '如何看待一网文作者被黑客大佬盗号改文，因万分惭愧而停更。'

ct.term_freq(text)

Run

Counter({'看待': 1,
         '网文': 1,
         '作者': 1,
         '黑客': 1,
         '大佬': 1,
         '盗号': 1,
         '改文因': 1,
         '万分': 1,
         '惭愧': 1,
         '停': 1})

1.1 readability

文本可读性，指标越大，文章复杂度越高，可读性越差。

readability(text, language='chinese')

• text: 文本字符串数据
• language: 语言类型，"chinese"或"english"，默认"chinese"

**中文可读性 ** 算法参考自

徐巍,姚振晔,陈冬华.中文年报可读性：衡量与检验[J].会计研究,2021(03):28-44.

• readability1 ---每个分句中的平均字数
• readability2 ---每个句子中副词和连词所占的比例
• readability3 ---参考Fog Index， readability3=(readability1+readability2)×0.5

​

以上三个指标越大，都说明文本的复杂程度越高，可读性越差。

text1 = '如何看待一网文作者被黑客大佬盗号改文，因万分惭愧而停更。'


ct.readability(text1)

Run

{'readability1': 28.0,
 'readability2': 0.15789473684210525,
 'readability3': 14.078947368421053}

句子中的符号变更会影响结果

text2 = '如何看待一网文作者被黑客大佬盗号改文，因万分惭愧而停更。'
ct.readability(text2)

Run

{'readability1': 27.0,
 'readability2': 0.16666666666666666,
 'readability3': 13.583333333333334}

1.2 term_freq

词频统计函数，返回Counter类型

import cntext as ct 

text = '如何看待一网文作者被黑客大佬盗号改文，因万分惭愧而停更。'

ct.term_freq(text)

Run

Counter({'看待': 1,
         '网文': 1,
         '作者': 1,
         '黑客': 1,
         '大佬': 1,
         '盗号': 1,
         '改文因': 1,
         '万分': 1,
         '惭愧': 1,
         '停': 1})

1.3 dict_pkl_list

获取cntext内置词典列表(pkl格式)

import cntext as ct

# 获取cntext内置词典列表(pkl格式)
ct.dict_pkl_list()

Run

['DUTIR.pkl',
 'HOWNET.pkl',
 'sentiws.pkl',
 'ChineseFinancialFormalUnformalSentiment.pkl',
 'ANEW.pkl',
 'LSD2015.pkl',
 'NRC.pkl',
 'geninqposneg.pkl',
 'HuLiu.pkl',
 'AFINN.pkl',
 'ADV_CONJ.pkl',
 'LoughranMcDonald.pkl',
 'STOPWORDS.pkl']

词典对应关系, 部分情感词典资料整理自 quanteda.sentiment

pkl文件	词典	语言	功能
DUTIR.pkl	大连理工大学情感本体库	中文	七大类情绪，哀, 好, 惊, 惧, 乐, 怒, 恶
HOWNET.pkl	知网Hownet词典	中文	正面词、负面词
sentiws.pkl	SentimentWortschatz (SentiWS)	英文	正面词、负面词； 效价
ChineseFinancialFormalUnformalSentiment.pkl	金融领域正式、非正式；积极消极	中文	formal-pos、 formal-neg； unformal-pos、 unformal-neg
ANEW.pkl	英语单词的情感规范Affective Norms for English Words (ANEW)	英文	词语效价信息
LSD2015.pkl	Lexicoder Sentiment Dictionary (2015)	英文	正面词、负面词
NRC.pkl	NRC Word-Emotion Association Lexicon	英文	细粒度情绪词；
geninqposneg.pkl
HuLiu.pkl	Hu&Liu (2004)正、负情感词典	英文	正面词、负面词
AFINN.pkl	尼尔森 (2011) 的“新 ANEW”效价词表	英文	情感效价信息valence
LoughranMcDonald.pkl	会计金融LM词典	英文	金融领域正、负面情感词
ADV_CONJ.pkl	副词连词	中文
STOPWORDS.pkl		中、英	停用词

注意:

• 如果用户情绪分析时使用DUTIR词典发表论文，请在论文中添加诸如“使用了大连理工大学信息检索研究室的情感词汇本体” 字样加以声明。参考文献中加入引文“徐琳宏,林鸿飞,潘宇,等.情感词汇本体的构造[J]. 情报学报, 2008, 27(2): 180-185.”

• 如果大家有制作的词典，可以上传至百度网盘，并在issue中留下词典的网盘链接。如词典需要使用声明，可连同文献出处一起issue

1.4 load_pkl_dict

导入pkl词典文件，返回字典样式数据。

import cntext as ct

# 导入pkl词典文件,
print(ct.load_pkl_dict('DUTIR.pkl'))

Run

{'DUTIR': {'哀': ['怀想', '治丝而棼', ...],
           '好': ['进贤黜奸', '清醇', '放达', ...], 
           '惊': ['惊奇不已', '魂惊魄惕', '海外奇谈',...],
           '惧': ['忸忸怩怩', '谈虎色变', '手忙脚乱', '刿目怵心',...],
           '乐': ['百龄眉寿', '娱心', '如意', '喜糖',...],
           '怒': ['饮恨吞声', '扬眉瞬目',...],
           '恶': ['出逃', '鱼肉百姓', '移天易日',]
           }

1.5 sentiment

sentiment(text, diction, language='chinese') 使用diy词典进行情感分析，计算各个情绪词出现次数; 未考虑强度副词、否定词对情感的复杂影响，

• text: 待分析中文文本
• diction: 情感词字典；
• language: 语言类型，"chinese"或"english"，默认"chinese"

import cntext as ct

text = '我今天得奖了，很高兴，我要将快乐分享大家。'

ct.sentiment(text=text,
             diction=ct.load_pkl_dict('DUTIR.pkl')['DUTIR'])

Run

{'哀_num': 0,
 '好_num': 0,
 '惊_num': 0,
 '惧_num': 0,
 '乐_num': 2,
 '怒_num': 0,
 '恶_num': 0,
 'stopword_num': 8,
 'word_num': 14,
 'sentence_num': 1}

如果不适用pkl词典，可以自定义自己的词典，例如

diction = {'pos': ['高兴', '快乐', '分享'],
           'neg': ['难过', '悲伤'],
           'adv': ['很', '特别']}

text = '我今天得奖了，很高兴，我要将快乐分享大家。'
ct.sentiment(text, diction)

Run

{'pos_num': 3,
 'neg_num': 0,
 'adv_num': 1,
 'stopword_num': 8,
 'word_num': 14,
 'sentence_num': 1}

二、dictionary

本模块用于构建词表(典),含

• SoPmi 共现法扩充词表(典)
• W2VModels 词向量word2vec扩充词表(典)

2.1 SoPmi 共现法

import cntext as ct
import os

sopmier = ct.SoPmi(cwd=os.getcwd(),
                   input_txt_file='data/sopmi_corpus.txt',  #原始数据，您的语料
                   seedword_txt_file='data/sopmi_seed_words.txt', #人工标注的初始种子词
                   )   

sopmier.sopmi()

Run

Step 1/4:...预处理   语料 ...
Loading model cost 0.543 seconds.
Prefix dict has been built successfully.
Step 2/4:...收集 共现词线索 ...
Step 3/4:...计算    互信息 ...
Step 4/4:...保存    候选词 ...
完成! 耗时 49.50996398925781 s

2.2 W2VModels 词向量

特别要注意代码需要设定lang语言参数

import cntext as ct
import os

#初始化模型,需要设置lang参数。
model = ct.W2VModels(cwd=os.getcwd(), 
                     lang='english')  #语料数据 w2v_corpus.txt
model.train(input_txt_file='data/w2v_corpus.txt')


#根据种子词，筛选出没类词最相近的前100个词
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/integrity.txt', 
           topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/innovation.txt', 
           topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/quality.txt', 
           topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/respect.txt', 
           topn=100)
model.find(seedword_txt_file='data/w2v_seeds/teamwork.txt', 
           topn=100)

Run

Step 1/4:...预处理    语料 ...
Step 2/4:...训练   word2vec模型 ...
Step 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 s



Step 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 s



Step 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 s



Step 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 s



Step 3/4:...准备 每个seed在word2vec模型中的相似候选词...
Step 4/4 完成! 耗时 60 s

需要注意

训练出的w2v模型可以后续中使用。

from gensim.models import KeyedVectors

w2v_model = KeyedVectors.load(w2v.model路径)
#找出word的词向量
#w2v_model.get_vector(word)
#更多w2_model方法查看
#help(w2_model)

例如本代码，运行生成的结果路径output/w2v_candi_words/w2v.model

from gensim.models import KeyedVectors

w2v_model = KeyedVectors.load('output/w2v_candi_words/w2v.model')
w2v_model.most_similar('innovation')

Run

[('technology', 0.689210832118988),
 ('infrastructure', 0.669672966003418),
 ('resources', 0.6695448160171509),
 ('talent', 0.6627111434936523),
 ('execution', 0.6549549102783203),
 ('marketing', 0.6533523797988892),
 ('merchandising', 0.6504817008972168),
 ('diversification', 0.6479553580284119),
 ('expertise', 0.6446896195411682),
 ('digital', 0.6326863765716553)]

#获取词向量
w2v_model.get_vector('innovation')

Run

array([-0.45616838, -0.7799563 ,  0.56367606, -0.8570078 ,  0.600359  ,
       -0.6588043 ,  0.31116748, -0.11956959, -0.47599426,  0.21840936,
       -0.02268819,  0.1832016 ,  0.24452794,  0.01084935, -1.4213187 ,
        0.22840202,  0.46387577,  1.198386  , -0.621511  , -0.51598716,
        0.13352732,  0.04140598, -0.23470387,  0.6402956 ,  0.20394802,
        0.10799981,  0.24908689, -1.0117126 , -2.3168423 , -0.0402851 ,
        1.6886286 ,  0.5357047 ,  0.22932841, -0.6094084 ,  0.4515793 ,
       -0.5900931 ,  1.8684244 , -0.21056202,  0.29313338, -0.221067  ,
       -0.9535679 ,  0.07325   , -0.15823542,  1.1477109 ,  0.6716076 ,
       -1.0096023 ,  0.10605699,  1.4148282 ,  0.24576302,  0.5740349 ,
        0.19984631,  0.53964925,  0.41962907,  0.41497853, -1.0322098 ,
        0.01090925,  0.54345983,  0.806317  ,  0.31737605, -0.7965337 ,
        0.9282971 , -0.8775608 , -0.26852605, -0.06743863,  0.42815775,
       -0.11774074, -0.17956367,  0.88813037, -0.46279573, -1.0841943 ,
       -0.06798118,  0.4493006 ,  0.71962464, -0.02876493,  1.0282255 ,
       -1.1993176 , -0.38734904, -0.15875885, -0.81085825, -0.07678922,
       -0.16753489,  0.14065655, -1.8609751 ,  0.03587054,  1.2792674 ,
        1.2732009 , -0.74120265, -0.98000383,  0.4521185 , -0.26387128,
        0.37045383,  0.3680011 ,  0.7197629 , -0.3570571 ,  0.8016917 ,
        0.39243212, -0.5027844 , -1.2106236 ,  0.6412354 , -0.878307  ],
      dtype=float32)

2.3 co_occurrence_matrix

词共现矩阵

import cntext as ct

documents = ["I go to school every day by bus .",
         "i go to theatre every night by bus"]

ct.co_occurrence_matrix(documents, 
                        window_size=2, 
                        lang='english')

documents2 = ["编程很好玩",
             "Python是最好学的编程"]

ct.co_occurrence_matrix(documents2, 
                        window_size=2, 
                        lang='chinese')

三、similarity

四种相似度计算函数

• cosine_sim(text1, text2) cos余弦相似
• jaccard_sim(text1, text2) jaccard相似
• minedit_sim(text1, text2) 最小编辑距离相似度；
• simple_sim(text1, text2) 更改变动算法

算法实现参考自 Cohen, Lauren, Christopher Malloy, and Quoc Nguyen. Lazy prices. No. w25084. National Bureau of Economic Research, 2018.

import cntext as ct 


text1 = '编程真好玩编程真好玩'
text2 = '游戏真好玩编程真好玩啊'

print(ct.cosine_sim(text1, text2))
print(ct.jaccard_sim(text1, text2))
print(ct.minedit_sim(text1, text2))
print(ct.simple_sim(text1, text2))

Run

1.00
1.00
2.00
0.87

如果

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