Chào mừng bạn đến với một bài viết thú vị về thế hệ đám mây từ. Các đám mây từ là những cách tuyệt vời để tóm tắt những mẩu thông tin khổng lồ một cách trực quan. Chúng thường được sử dụng để mô tả siêu dữ liệu trên các trang web. Cỡ chữ của từ khóa càng lớn thì mức độ quan trọng của nó trên trang web càng cao. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ mã hóa một chương trình để tạo các đám mây từ tùy chỉnh
Cài đặt
Chúng tôi sẽ cài đặt các gói cần thiết cho hướng dẫn này trong môi trường ảo. Chúng tôi sẽ sử dụng
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
Tạo môi trường ảo mới bằng cách gõ lệnh trong terminal. Thực hiện việc này sau khi cài đặt trình quản lý gói anaconda bằng hướng dẫn được đề cập trên trang web của Anaconda
conda create -n wordcloud python=3.6
Điều này sẽ tạo ra một môi trường ảo với Python 3. 6
Chúng tôi sẽ cài đặt các gói sau
- matplotlib
- nltk
- đám mây từ
Kích hoạt môi trường ảo bằng lệnh,
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
Để cài đặt các gói, chúng tôi sẽ sử dụng các lệnh sau
- matplotlib.
5>>> import nltk >>> nltk.download['popular'] - nltk.
0>>> import nltk >>> nltk.download['popular'] - đám mây từ.
1>>> import nltk >>> nltk.download['popular']
Ghi chú. Nếu bạn gặp lỗi trong quá trình cài đặt, hãy cài đặt 1. 19. 3 phiên bản của numpy. Sử dụng lệnh
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
Cài đặt NLTK. Trên cơ sở bộ cài đặt được sử dụng, bạn có thể cần hoặc không cần chạy các lệnh sau. Nếu bạn gặp lỗi liên quan đến gói
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
Giao diện người dùng đồ họa bật lên. Nếu bạn không chắc chắn nên tải xuống cái gì, hãy tham khảo câu hỏi này trên Stack Overflow
Sau khi cài đặt, hãy kiểm tra xem các gói đã được cài đặt đúng chưa. Chạy đoạn mã sau trong phiên bản trình bao python [được kích hoạt bằng cách chạy
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
________số 8
Nếu bạn nhận được đầu ra hợp lệ, bạn đã cài đặt gói thành công và có thể tiếp tục với phần còn lại của bài viết. Chúng ta sẽ nhận được đầu ra sau
>>> import matplotlib
>>> matplotlib.__version__
'3.3.3'
>>> import nltk
>>> nltk.__version__
'3.5'
>>> import wordcloud
>>> wordcloud.__version__
'1.8.1'
Thế hệ đám mây từ
Bây giờ chúng ta hãy xem mã để tạo ra các đám mây từ. Đầu vào của chương trình sẽ là một đoạn văn được sao chép từ bất kỳ trang web nào bạn chọn. Với đoạn văn là đầu vào, chúng tôi sẽ xử lý trước đoạn văn đó và gửi nó đến gói
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
Hãy bắt đầu nào
Như đã đề cập ở trên, chúng tôi sử dụng các thư viện sau
- matplotlib. Một công cụ trực quan hóa và vẽ đồ thị được sử dụng rộng rãi trong Python
- nltk. kho văn bản. ngưng từ. Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên, được gọi là
7 là một thư viện được xây dựng để thực hiện các tác vụ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên [NLP] khác nhau. Đó là một thư viện rộng lớn với các công cụ để xử lý trước, làm sạch dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, v.v. Chúng tôi sẽ sử dụng danh sách các từ dừng cho tiếng Anh. Từ dừng là những từ dư thừa không thêm ý nghĩa quan trọng cho dữ liệu>>> import nltk >>> nltk.download['popular'] - nltk. token hóa. word_tokenize. Mã thông báo là quá trình chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn được gọi là mã thông báo. Các mã thông báo có thể là từ, từ phụ hoặc cụm từ. Chúng tôi sẽ sử dụng mã thông báo có sẵn trong
8>>> import nltk >>> nltk.download['popular'] - đám mây từ. Đó là một thư viện lấy danh sách các từ và xuất ra một hình ảnh đám mây từ. Được phát triển bởi Andreas Mueller, nó khá mở rộng và linh hoạt về các tính năng
Mã số
Chúng tôi định nghĩa một lớp có tên là
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
sơ chế. Chúng tôi chuyển đầu vào
0 thông qua mã thông báo.>>> import nltk >>> print[ntlk.__version__] >>> import matplotlib >>> print[matplotlib.__version__] >>> import wordcloud >>> print[wordcloud.__version__]
0 được chuyển đổi thành chữ thường và được mã hóa. Tokenization dẫn đến một danh sách các từ. Danh sách các từ này được lọc thêm. Quá trình lọc chỉ sao chép các từ sang>>> import nltk >>> print[ntlk.__version__] >>> import matplotlib >>> print[matplotlib.__version__] >>> import wordcloud >>> print[wordcloud.__version__]
2 nếu từ đó không phải là từ dừng>>> import nltk >>> print[ntlk.__version__] >>> import matplotlib >>> print[matplotlib.__version__] >>> import wordcloud >>> print[wordcloud.__version__]tạo_word_cloud. Hàm này lấy danh sách các từ đã xử lý và gọi đối tượng lớp
3. Phương thức>>> import nltk >>> print[ntlk.__version__] >>> import matplotlib >>> print[matplotlib.__version__] >>> import wordcloud >>> print[wordcloud.__version__]
4 trong lớp>>> import nltk >>> print[ntlk.__version__] >>> import matplotlib >>> print[matplotlib.__version__] >>> import wordcloud >>> print[wordcloud.__version__]
3 trả về hình ảnh của đám mây từ. Sử dụng thư viện>>> import nltk >>> print[ntlk.__version__] >>> import matplotlib >>> print[matplotlib.__version__] >>> import wordcloud >>> print[wordcloud.__version__]
6, chúng tôi vẽ hình ảnh>>> import nltk >>> print[ntlk.__version__] >>> import matplotlib >>> print[matplotlib.__version__] >>> import wordcloud >>> print[wordcloud.__version__]
>>> import nltk
>>> nltk.download['popular']
Đầu ra của mã bật lên trong một cửa sổ riêng. Nó sẽ trông giống như hình ảnh hiển thị bên dưới.
Sự kết luận
Đây là một thử nghiệm thú vị mà chúng tôi đã mã hóa bằng Python. Chúng tôi đã giới thiệu cách tạo môi trường ảo bằng Anaconda và cách cài đặt các gói cần thiết để tạo đám mây từ. Tôi khuyến khích bạn thử nghiệm chương trình với nhiều đầu vào khác nhau và thử nghiệm mã. học tập vui vẻ