Теги документов – это важная задача в обработке естественного языка (NLP), которая включает в себя присвоение документам соответствующих тегов или категорий. Это позволяет нам эффективно организовывать, классифицировать и осуществлять поиск в больших объемах текста. В этой статье мы рассмотрим тегирование документов с помощью Gensim, популярной библиотеки Python для тематического моделирования и анализа сходства документов. Мы углубимся в различные методы и предоставим примеры кода, демонстрирующие их использование.
- Подход «Мешок слов» (BoW):
Модель «Мешок слов» представляет документы как набор слов, независимо от их порядка или структуры. Gensim предоставляет простой способ реализации этого подхода:
from gensim import corpora
# Create a list of documents
documents = ["This is the first document.",
"This document is the second document.",
"And this is the third one.",
"Is this the first document?"]
# Tokenize the documents
tokenized_docs = [doc.lower().split() for doc in documents]
# Create a dictionary from the tokenized documents
dictionary = corpora.Dictionary(tokenized_docs)
# Convert tokenized documents into a BoW representation
bow_corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in tokenized_docs]
# Print the BoW representation of the first document
print(bow_corpus[0])- TF-IDF (частота документа, обратная частоте терминов):
TF-IDF — это числовая статистика, которая отражает важность термина в документе по отношению к набору документов. Gensim предоставляет простой способ расчета показателей TF-IDF:
from gensim import models
# Compute TF-IDF scores for the BoW corpus
tfidf_model = models.TfidfModel(bow_corpus)
tfidf_corpus = tfidf_model[bow_corpus]
# Print the TF-IDF representation of the first document
print(tfidf_corpus[0])- Скрытое семантическое индексирование (LSI) или скрытый семантический анализ (LSA):
LSI – это метод, использующий матричную факторизацию для выявления скрытых тем в коллекции документов. Gensim позволяет нам легко выполнять LSI:
lsi_model = models.LsiModel(tfidf_corpus, id2word=dictionary, num_topics=3)
lsi_corpus = lsi_model[tfidf_corpus]
# Print the LSI representation of the first document
print(lsi_corpus[0])- Скрытое распределение Дирихле (LDA):
LDA – это широко используемая вероятностная модель для тематического моделирования. Gensim предоставляет удобный способ обучения модели LDA:
lda_model = models.LdaModel(corpus=tfidf_corpus, id2word=dictionary, num_topics=5)
lda_corpus = lda_model[tfidf_corpus]
# Print the LDA representation of the first document
print(lda_corpus[0])В этой статье мы рассмотрели различные методы маркировки документов с помощью Gensim. Мы рассмотрели подход «мешок слов», TF-IDF, скрытое семантическое индексирование (LSI) и скрытое распределение Дирихле (LDA). Эти методы предоставляют мощные способы анализа и классификации больших объемов текстовых данных. Используя возможности Gensim, вы можете легко реализовать эти методы на Python и извлекать значимую информацию из своих документов.
Не забывайте экспериментировать с различными методами и точно настраивать параметры для достижения оптимальных результатов. Маркировка документов — ценный навык в различных областях, включая поиск информации, анализ настроений и системы рекомендаций по контенту. Так что давайте начнём добавлять теги в свои документы с помощью Gensim!