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文档聚类与分类
在自然语言处理（NLP）中，文档聚类和分类是两个非常重要的任务。文档聚类是指将文档集合中的文档划分为若干个类别，每个类别的文档具有相似的特征。文档分类则是将文档分配到预定义的类别中。这两个任务在许多应用场景中都有广泛的应用，例如信息检索、文本挖掘、情感分析等。
文档聚类
文档聚类是一种无监督学习方法，用于发现文档集合中的自然分组。Gensim提供了多种聚类算法，包括K-means、层次聚类等。本节将详细介绍如何使用Gensim进行文档聚类。
1.数据准备
在进行文档聚类之前，首先需要准备好文档数据。通常，文档数据需要经过预处理，包括分词、去停用词、词干化等步骤。Gensim提供了一些工具来帮助进行这些预处理工作。
1.1分词
分词是将文本切分成单词或词汇单元的过程。Gensim提供了simple_preprocess函数来进行基本的分词处理。
fromgensim.utilsimportsimple_preprocess
#示例文档
documents=[
自然语言处理是计算机科学的一个分支。,
它涉及语言学、计算机科学和人工智能。,
Gensim是一个强大的自然语言处理工具。,
通过Gensim，我们可以轻松地进行文档聚类和分类。
]
#分词处理
tokenized_docs=[simple_preprocess(doc)fordocindocuments]
print(tokenized_docs)
1.2去停用词
停用词是文本中常见的但对语义贡献较小的词汇，例如“是”、“的”等。去停用词可以减少noise，提高聚类效果。
fromgensim.parsing.preprocessingimportremove_stopwords
#示例文档
documents=[
自然语言处理是计算机科学的一个分支。,
它涉及语言学、计算机科学和人工智能。,
Gensim是一个强大的自然语言处理工具。,
通过Gensim，我们可以轻松地进行文档聚类和分类。
]
#去停用词
filtered_docs=[remove_stopwords(doc)fordocindocuments]
print(filtered_docs)
2.向量化
将文本数据转换为数值向量是进行聚类的前提。Gensim提供了多种向量化方法，包括词袋模型（BagofWords）、TF-IDF和词嵌入（WordEmbeddings）。
2.1词袋模型
词袋模型（BagofWords,BoW）是将文档表示为词频向量的一种方法。每个文档被视为一个词频向量，向量的每个元素表示一个词在文档中出现的频率。
fromgensimimportcorpora
#示例文档
documents=[
自然语言处理是计算机科学的一个分支。,
它涉及语言学、计算机科学和人工智能。,
Gensim是一个强大的自然语言处理工具。,
通过Gensim，我们可以轻松地进行文档聚类和分类。
]
#分词处理
tokenized_docs=[simple_preprocess(doc)fordocindocuments]
#创建词典
dictionary=corpora.Dictionary(tokenized_docs)
#将文档转换为词袋向量
bow_corpus=[dictionary.doc2bow(doc)fordocintokenized_docs]
print(bow_corpus)
2.2TF-IDF
TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFrequency）是一种统计方法，用于评估一个词对一个文档或一个语料库中的多个文档的重要程度。TF-IDF向量可以更好地反映文档的特征。
fromgensimimportmodels
#创建词典
dictionary=corpora.Dictionary(tokenized_docs)
#将文档转换为词袋向量
bow_corpus=[dictionary.doc2bow(doc)fordocintokenized_docs]
#训练TF-IDF模型
tfidf_model=models.TfidfModel(bow_corpus)