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C:\Users\16385\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages

分词：有jieba分词（处理中文）和nltk（处理英文）

1、nltk

1）word_tokenize

word_tokenize 是一个用于将句子分割成单词（或标记，tokens）的函数，称为分词（tokenization）。分词的目的是将一段文本切分成更小的、可操作的单元，如单词或标点符号。

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 下载必要的NLTK资源
nltk.download('punkt')

text = "Hello, world! This is a test sentence."
tokens = word_tokenize(text)

print(tokens)
#结果
['Hello', ',', 'world', '!', 'This', 'is', 'a', 'test', 'sentence', '.']

2、scikit-learn(sklearn)

1)TF-IDF

核心思想是：如果一个词在一篇文档中频繁出现但在其他文档中很少出现，这个词可能具有很强的区分性。

TF-IDF 是由两部分组成的：词频（Term Frequency, TF）和逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）。

1. 词频（TF）

词频表示一个词在一个文档中出现的频率。

2. 逆文档频率（IDF）

逆文档频率衡量一个词在整个文档集合中出现的稀有程度。

3. TF-IDF

TF-IDF 是 TF 和 IDF 的乘积：

3、gensim

1）Word2Vec

定义

思想：能够将词汇映射到连续向量空间，使得语义相似的词在向量空间中距离较近。

Word2Vec 通过两个主要模型来学习词向量：

训练词向量模型

model = gensim.models.Word2Vec (documents, vector_size=150, window=10, min_count=2, workers=10)

vector_size=150: 这是词向量的维度。每个词将被表示为一个150维的向量。较高的维度通常能够捕捉到更多的语义信息，但也需要更多的计算资源。

vector_size=150，即每个单词将被表示为一个150维的向量。这意味着每个单词都由150个实数值组成，这些实数值代表了单词在高维空间中的位置。

这些元素本身并没有直接的可解释性，但它们的组合表示了单词的语义特征。

Word2Vec模型通过训练大量的文本数据来生成词向量（上述的词向量是通过给的文件训练得到的，如果不是特殊领域的，可以直接调用已经训练好的开源库）。在训练过程中，模型会调整向量的值，使得相似的单词在向量空间中的距离更近。相似性通常通过余弦相似度来衡量。

window=10: 这是上下文窗口的大小。Word2Vec算法在训练时会考虑一个词前后10个词的上下文。窗口越大，模型捕捉到的上下文信息越多，但计算复杂度也会增加。
min_count=2: 这是忽略词频小于2次的词。即在训练过程中，只考虑出现频率至少为2次的词，稀有词将被忽略。这有助于减少噪音，提升模型的性能。
workers=10: 这是并行训练时使用的CPU核心数。Gensim的Word2Vec实现支持多线程训练，以加速训练过程。这里指定了使用10个CPU核心。

model.train(documents, total_examples=len(documents), epochs=10)

对模型进行进一步的训练或重新训练

epochs=10:

这是训练过程中迭代整个语料库的次数。在这个例子中，模型将遍历整个文档集10次。
更多的epoch通常会使模型学到更多的特征，但过多的epoch也可能导致过拟合，尤其是在较小的数据集上。

Word2Vec的使用场景

Word2Vec有很多应用场景。想象一下，如果你需要构建一个情感词典，通过在大量用户评论上训练Word2Vec模型可以帮助你实现这一点。你不仅可以获得情感词典，还可以获得词汇表中大多数单词的词典。

除了原始的非结构化文本数据，你还可以将Word2Vec用于更结构化的数据。例如，如果你有一百万个Stack Overflow问题和答案的标签，你可以找到与给定标签相关的标签，并推荐相关标签供探索。你可以通过将每组共现标签视为一个“句子”并在这些数据上训练Word2Vec模型来实现这一点。当然，你仍然需要大量的示例数据才能使其发挥作用。

4、其他

1）logging

import logging

logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

logging.basicConfig(): 这是一个方便的方法，用于一次性配置logging模块的基本设置，如日志格式、日志级别等。

%(asctime)s: 日志记录的时间，格式为ISO 8601格式（默认情况）。
%(levelname)s: 日志级别名（如INFO, DEBUG, WARNING等）。
%(message)s: 实际的日志消息内容。

level: 这是一个整数或日志级别名，设置日志记录的最低级别。只有级别等于或高于该级别的日志消息才会被记录。logging.INFO表示设置日志级别为INFO，即INFO及以上级别（如WARNING, ERROR, CRITICAL）的消息都会被记录。（INFO：常规信息，表示正常运行的消息。）

日志级别：DEBUG，INFO，WARNING, ERROR, CRITICAL

2）打开文件操作

with gzip.open('reviews_data.txt.gz', 'rb') as f:

with: 这是一个上下文管理器（context manager），用于确保在代码块执行完毕后，文件能够被正确地关闭。使用with语句可以避免手动调用f.close()，即使在代码块中发生异常，文件也会被安全关闭。

gzip.open(): 这个函数用于打开一个gzip压缩文件，并返回一个文件对象，可以像普通文件一样进行读取或写入操作。

'r'表示读模式（read）。
'b'表示二进制模式（binary），这意味着文件将以二进制模式打开。gzip文件通常是二进制文件，因此需要使用'rb'模式。

3）余弦相似度

余弦相似度（Cosine Similarity）是一种常用的度量两个向量之间相似度的方法。它通过计算两个向量之间的夹角余弦值来衡量它们的相似程度。值越接近1，表示两个向量越相似；值越接近-1，表示两个向量越不相似。

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