【NLP自然语言处理】文本的数据分析------迅速掌握常用的文本数据分析方法~

# 导入必备工具包
import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 设置显示风格
plt.style.use('fivethirtyeight') 

# 分别读取训练tsv和验证tsv
train_data = pd.read_csv("data/cn_data/train.tsv", sep="\t")
valid_data = pd.read_csv("data/cn_data/dev.tsv", sep="\t")


# 获得训练数据标签数量分布
sns.countplot("label", data=train_data)
plt.title("train_data")
plt.show()


# 获取验证数据标签数量分布
sns.countplot("label", data=valid_data)
plt.title("valid_data")
plt.show()

# 在训练数据中添加新的句子长度列, 每个元素的值都是对应的句子列的长度
train_data["sentence_length"] = list(map(lambda x: len(x), train_data["sentence"]))

# 绘制句子长度列的数量分布图
sns.countplot("sentence_length", data=train_data)
# 主要关注count长度分布的纵坐标, 不需要绘制横坐标, 横坐标范围通过dist图进行查看
plt.xticks([])
plt.show()

# 绘制dist长度分布图
sns.distplot(train_data["sentence_length"])

# 主要关注dist长度分布横坐标, 不需要绘制纵坐标
plt.yticks([])
plt.show()


# 在验证数据中添加新的句子长度列, 每个元素的值都是对应的句子列的长度
valid_data["sentence_length"] = list(map(lambda x: len(x), valid_data["sentence"]))

# 绘制句子长度列的数量分布图
sns.countplot("sentence_length", data=valid_data)

# 主要关注count长度分布的纵坐标, 不需要绘制横坐标, 横坐标范围通过dist图进行查看
plt.xticks([])
plt.show()

# 绘制dist长度分布图
sns.distplot(valid_data["sentence_length"])

# 主要关注dist长度分布横坐标, 不需要绘制纵坐标
plt.yticks([])
plt.show()

# 绘制训练集长度分布的散点图
sns.stripplot(y='sentence_length',x='label',data=train_data)
plt.show()

# 绘制验证集长度分布的散点图
sns.stripplot(y='sentence_length',x='label',data=valid_data)
plt.show()

# 导入jieba用于分词
# 导入chain方法用于扁平化列表
import jieba
from itertools import chain

# 进行训练集的句子进行分词, 并统计出不同词汇的总数
train_vocab = set(chain(*map(lambda x: jieba.lcut(x), train_data["sentence"])))
print("训练集共包含不同词汇总数为：", len(train_vocab))

# 进行验证集的句子进行分词, 并统计出不同词汇的总数
valid_vocab = set(chain(*map(lambda x: jieba.lcut(x), valid_data["sentence"])))
print("训练集共包含不同词汇总数为：", len(valid_vocab))

训练集共包含不同词汇总数为： 12147
训练集共包含不同词汇总数为： 6857

# 使用jieba中的词性标注功能
import jieba.posseg as pseg

def get_a_list(text):
    """用于获取形容词列表"""
    # 使用jieba的词性标注方法切分文本,获得具有词性属性flag和词汇属性word的对象, 
    # 从而判断flag是否为形容词,来返回对应的词汇
    r = []
    for g in pseg.lcut(text):
        if g.flag == "a":
            r.append(g.word)
    return r

# 导入绘制词云的工具包
from wordcloud import WordCloud

def get_word_cloud(keywords_list):
    # 实例化绘制词云的类, 其中参数font_path是字体路径, 为了能够显示中文, 
    # max_words指词云图像最多显示多少个词, background_color为背景颜色 
    wordcloud = WordCloud(font_path="./SimHei.ttf", max_words=100, background_color="white")
    # 将传入的列表转化成词云生成器需要的字符串形式
    keywords_string = " ".join(keywords_list)
    # 生成词云
    wordcloud.generate(keywords_string)

    # 绘制图像并显示
    plt.figure()
    plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
    plt.axis("off")
    plt.show()

# 获得训练集上正样本
p_train_data = train_data[train_data["label"]==1]["sentence"]

# 对正样本的每个句子的形容词
train_p_a_vocab = chain(*map(lambda x: get_a_list(x), p_train_data))
#print(train_p_n_vocab)

# 获得训练集上负样本
n_train_data = train_data[train_data["label"]==0]["sentence"]

# 获取负样本的每个句子的形容词
train_n_a_vocab = chain(*map(lambda x: get_a_list(x), n_train_data))

# 调用绘制词云函数
get_word_cloud(train_p_a_vocab)
get_word_cloud(train_n_a_vocab)

# 获得验证集上正样本
p_valid_data = valid_data[valid_data["label"]==1]["sentence"]

# 对正样本的每个句子的形容词
valid_p_a_vocab = chain(*map(lambda x: get_a_list(x), p_valid_data))
#print(train_p_n_vocab)

# 获得验证集上负样本
n_valid_data = valid_data[valid_data["label"]==0]["sentence"]

# 获取负样本的每个句子的形容词
valid_n_a_vocab = chain(*map(lambda x: get_a_list(x), n_valid_data))

# 调用绘制词云函数
get_word_cloud(valid_p_a_vocab)
get_word_cloud(valid_n_a_vocab)