Gensim + spaCy： 主题建模与自然语言处理实战

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Gensim + spaCy：主题建模与自然语言处理实战

又到周末了，咱们来聊点高级货。今天给大伙儿介绍两个NLP界的大佬：Gensim和spaCy。这俩哥们儿一个擅长主题建模，一个是自然语言处理的全能选手。搭配起来简直就是文本分析的超级英雄联盟！

Gensim：主题建模的秘密武器

Gensim是干啥的？简单说，它就是帮你从一大堆文本中找出主要话题。想象一下，你有成千上万条新闻，想知道这些新闻主要在讲啥，Gensim就能帮你搞定。

来看看怎么用Gensim做个简单的主题建模：

from gensim import corpora， models import jieba # 假设这是我们的文档集 documents = [ “Python是一门简单易学的编程语言”， “机器学习是人工智能的一个分支”， “深度学习在图像识别领域取得了巨大成功” ] # 分词 texts = [[word for word in jieba.cut(doc)] for doc in documents] # 创建词典 dictionary = corpora.Dictionary(texts) # 创建语料库 corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts] # 训练LDA模型 lda_model = models.LdaModel(corpus=corpus， id2word=dictionary， num_topics=2) # 打印主题 print(lda_model.print_topics())

这段代码看起来有点复杂，但别慌，我来给你翻译翻译。我们有一堆文档，然后用jieba分词（对，就是那个切中文的利器）。接着，我们创建了一个词典和语料库，这就像是给每个词编了个号。我们用LDA模型（一种常用的主题模型）来找出主题。

温馨提示：用Gensim做主题建模时，记得调整num_topics参数。这个参数决定了你想要找出多少个主题。选太多可能会得到一些没意义的主题，选太少又可能漏掉重要信息。

spaCy：自然语言处理的瑞士军刀

说完Gensim，咱们再来看看spaCy。这家伙简直就是NLP界的全能选手，从分词、词性标注到命名实体识别，样样都行。

来看个spaCy的小例子：

import spacy # 加载中文模型 nlp = spacy.load(“zh_core_web_sm”) text = “苹果公司在加州库比蒂诺的总部发布了新款iPhone。” doc = nlp(text) # 打印每个词及其词性 for token in doc： print(f“{token.text}： {token.pos_}”) # 识别命名实体 for ent in doc.ents： print(f“{ent.text}： {ent.label_}”)

这段代码首先加载了spaCy的中文模型（别忘了先pip install它）。我们给它一段文本，它就能自动进行分词和词性标注。它还能识别出命名实体，比如“苹果公司”是个组织，“加州库比蒂诺”是个地点。

有意思的是，spaCy还能可视化依存关系，就像这样：

from spacy import displacy displacy.serve(doc， style=“dep”)

这行代码会在浏览器里打开一个页面，展示句子的语法结构，酷毙了！

Gensim和spaCy的完美配合

那么，怎么把Gensim和spaCy结合起来呢？我给你个小主意：用spaCy做预处理，然后用Gensim做主题建模。

import spacy from gensim import corpora， models nlp = spacy.load(“zh_core_web_sm”) documents = [ “Python是一门简单易学的编程语言”， “机器学习是人工智能的一个分支”， “深度学习在图像识别领域取得了巨大成功” ] # 用spaCy处理文档 processed_docs = [] for doc in documents： tokens = [token.lemma_ for token in nlp(doc) if not token.is_stop and token.is_alpha] processed_docs.append(tokens) # 接下来就是Gensim的老套路了 dictionary = corpora.Dictionary(processed_docs) corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in processed_docs] lda_model = models.LdaModel(corpus=corpus， id2word=dictionary， num_topics=2) print(lda_model.print_topics())

这段代码里，我们用spaCy来处理文档，去掉了停用词（像“的”、“了”这种没啥意义的词），还把词转成了原形。然后再用Gensim来做主题建模。这样处理出来的结果往往会更准确。

好了，今天的课就到这儿。Gensim和spaCy这两个工具组合起来简直是NLP界的最佳拍档。多琢磨琢磨，你会发现它们能帮你搞定各种文本分析的难题。下次有人问你NLP怎么入门，你就把这篇文章甩给他，保准他感恩戴德！