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这是一个 Python 和 NLTK 新手问题。

我想找到一起出现超过 10 次并且 PMI 最高的二元组的频率。

为此，我正在使用此代码

def get_list_phrases(text):

    tweet_phrases = []

    for tweet in text:
        tweet_words = tweet.split()
        tweet_phrases.extend(tweet_words)


    bigram_measures = nltk.collocations.BigramAssocMeasures()
    finder = BigramCollocationFinder.from_words(tweet_phrases,window_size = 13)
    finder.apply_freq_filter(10)
    finder.nbest(bigram_measures.pmi,20)  

    for k,v in finder.ngram_fd.items():
      print(k,v)

但是，这并不将结果限制在前 20 位。我看到频率 < 10 的结果。我是 Python 世界的新手。

有人可以指出如何修改它以仅获得前 20 名。

谢谢你

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2 回答 2

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问题在于您尝试使用apply_freq_filter. 我们正在讨论单词搭配。如您所知，单词搭配是关于单词之间的依赖关系。该类BigramCollocationFinder继承自一个名为的类AbstractCollocationFinder，该函数apply_freq_filter属于该类。apply_freq_filter不应该完全删除某些单词搭配，而是在某些其他功能尝试访问列表时提供过滤的搭配列表。

为什么会这样？想象一下，如果过滤搭配只是简单地删除它们，那么有许多概率度量，例如似然比或 PMI 本身（计算一个词相对于语料库中其他词的概率），在从随机位置删除词后将无法正常工作在给定的语料库中。通过从给定的单词列表中删除一些搭配，许多潜在的功能和计算将被禁用。此外，在删除之前计算所有这些度量，会带来巨大的计算开销，用户可能根本不需要。

现在，问题是如何正确使用apply_freq_filter function? 有几种方法。在下文中，我将展示问题及其解决方案。

让我们定义一个样本语料库并将其拆分为与您所做的类似的单词列表：

tweet_phrases = "I love iphone . I am so in love with iphone . iphone is great . samsung is great . iphone sucks. I really really love iphone cases. samsung can never beat iphone . samsung is better than apple"
from nltk.collocations import *
import nltk

为了进行实验，我将窗口大小设置为 3：

finder = BigramCollocationFinder.from_words(tweet_phrases.split(), window_size = 3)
finder1 = BigramCollocationFinder.from_words(tweet_phrases.split(), window_size = 3)

请注意，为了比较，我只使用过滤器finder1：

finder1.apply_freq_filter(2)
bigram_measures = nltk.collocations.BigramAssocMeasures()

现在，如果我写：

for k,v in finder.ngram_fd.items():
  print(k,v)

输出是：

(('.', 'is'), 3)
(('iphone', '.'), 3)
(('love', 'iphone'), 3)
(('.', 'iphone'), 2)
(('.', 'samsung'), 2)
(('great', '.'), 2)
(('iphone', 'I'), 2)
(('iphone', 'samsung'), 2)
(('is', '.'), 2)
(('is', 'great'), 2)
(('samsung', 'is'), 2)
(('.', 'I'), 1)
(('.', 'am'), 1)
(('.', 'sucks.'), 1)
(('I', 'am'), 1)
(('I', 'iphone'), 1)
(('I', 'love'), 1)
(('I', 'really'), 1)
(('I', 'so'), 1)
(('am', 'in'), 1)
(('am', 'so'), 1)
(('beat', '.'), 1)
(('beat', 'iphone'), 1)
(('better', 'apple'), 1)
(('better', 'than'), 1)
(('can', 'beat'), 1)
(('can', 'never'), 1)
(('cases.', 'can'), 1)
(('cases.', 'samsung'), 1)
(('great', 'iphone'), 1)
(('great', 'samsung'), 1)
(('in', 'love'), 1)
(('in', 'with'), 1)
(('iphone', 'cases.'), 1)
(('iphone', 'great'), 1)
(('iphone', 'is'), 1)
(('iphone', 'sucks.'), 1)
(('is', 'better'), 1)
(('is', 'than'), 1)
(('love', '.'), 1)
(('love', 'cases.'), 1)
(('love', 'with'), 1)
(('never', 'beat'), 1)
(('never', 'iphone'), 1)
(('really', 'iphone'), 1)
(('really', 'love'), 1)
(('samsung', 'better'), 1)
(('samsung', 'can'), 1)
(('samsung', 'great'), 1)
(('samsung', 'never'), 1)
(('so', 'in'), 1)
(('so', 'love'), 1)
(('sucks.', 'I'), 1)
(('sucks.', 'really'), 1)
(('than', 'apple'), 1)
(('with', '.'), 1)
(('with', 'iphone'), 1)

如果我为finder1. 所以，乍一看，过滤器不起作用。但是，看看它是如何工作的：诀窍是使用score_ngrams.

如果我使用score_ngramson finder，它将是：

finder.score_ngrams (bigram_measures.pmi)

输出是：

[(('am', 'in'), 5.285402218862249), (('am', 'so'), 5.285402218862249), (('better', 'apple'), 5.285402218862249), (('better', 'than'), 5.285402218862249), (('can', 'beat'), 5.285402218862249), (('can', 'never'), 5.285402218862249), (('cases.', 'can'), 5.285402218862249), (('in', 'with'), 5.285402218862249), (('never', 'beat'), 5.285402218862249), (('so', 'in'), 5.285402218862249), (('than', 'apple'), 5.285402218862249), (('sucks.', 'really'), 4.285402218862249), (('is', 'great'), 3.7004397181410926), (('I', 'am'), 3.7004397181410926), (('I', 'so'), 3.7004397181410926), (('cases.', 'samsung'), 3.7004397181410926), (('in', 'love'), 3.7004397181410926), (('is', 'better'), 3.7004397181410926), (('is', 'than'), 3.7004397181410926), (('love', 'cases.'), 3.7004397181410926), (('love', 'with'), 3.7004397181410926), (('samsung', 'better'), 3.7004397181410926), (('samsung', 'can'), 3.7004397181410926), (('samsung', 'never'), 3.7004397181410926), (('so', 'love'), 3.7004397181410926), (('sucks.', 'I'), 3.7004397181410926), (('samsung', 'is'), 3.115477217419936), (('.', 'am'), 2.9634741239748865), (('.', 'sucks.'), 2.9634741239748865), (('beat', '.'), 2.9634741239748865), (('with', '.'), 2.9634741239748865), (('.', 'is'), 2.963474123974886), (('great', '.'), 2.963474123974886), (('love', 'iphone'), 2.7004397181410926), (('I', 'really'), 2.7004397181410926), (('beat', 'iphone'), 2.7004397181410926), (('great', 'samsung'), 2.7004397181410926), (('iphone', 'cases.'), 2.7004397181410926), (('iphone', 'sucks.'), 2.7004397181410926), (('never', 'iphone'), 2.7004397181410926), (('really', 'love'), 2.7004397181410926), (('samsung', 'great'), 2.7004397181410926), (('with', 'iphone'), 2.7004397181410926), (('.', 'samsung'), 2.37851162325373), (('is', '.'), 2.37851162325373), (('iphone', 'I'), 2.1154772174199366), (('iphone', 'samsung'), 2.1154772174199366), (('I', 'love'), 2.115477217419936), (('iphone', '.'), 1.963474123974886), (('great', 'iphone'), 1.7004397181410922), (('iphone', 'great'), 1.7004397181410922), (('really', 'iphone'), 1.7004397181410922), (('.', 'iphone'), 1.37851162325373), (('.', 'I'), 1.37851162325373), (('love', '.'), 1.37851162325373), (('I', 'iphone'), 1.1154772174199366), (('iphone', 'is'), 1.1154772174199366)]

现在注意当我计算finder1过滤到频率 2 的相同值时会发生什么：

finder1.score_ngrams(bigram_measures.pmi)

和输出：

[(('is', 'great'), 3.7004397181410926), (('samsung', 'is'), 3.115477217419936), (('.', 'is'), 2.963474123974886), (('great', '.'), 2.963474123974886), (('love', 'iphone'), 2.7004397181410926), (('.', 'samsung'), 2.37851162325373), (('is', '.'), 2.37851162325373), (('iphone', 'I'), 2.1154772174199366), (('iphone', 'samsung'), 2.1154772174199366), (('iphone', '.'), 1.963474123974886), (('.', 'iphone'), 1.37851162325373)]

请注意，该列表中不存在所有频率小于 2 的搭配；这正是您正在寻找的结果。所以过滤器起作用了。此外，文档给出了关于这个问题的最小提示。

我希望这已经回答了你的问题。否则，请告诉我。

免责声明：如果您主要处理推文，则 13 的窗口大小太大了。如果您注意到，在我的样本语料库中，我的样本推文的大小太小，以至于应用 13 的窗口大小可能会导致查找不相关的搭配。

于 2014-11-23T21:08:25.897 回答
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请通过http://nltk.googlecode.com/svn/trunk/doc/howto/collocations.htmlcollocation上的教程了解更多函数的用法以及https://en.wikipedia.org/wiki/NLTK中的数学Pointwise_mutual_information。希望以下脚本对您有所帮助，因为您的代码问题没有指定输入是什么。

# This is just a fancy way to create document. 
# I assume you have your texts in a continuous string format
# where each sentence ends with a fullstop.
>>> from itertools import chain
>>> docs = ["this is a sentence", "this is a foo bar", "you are a foo bar", "yes , i am"]
>>> texts = list(chain(*[(j+" .").split() for j in [i for i in docs]]))

# This is the NLTK part
>>> from nltk.collocations import BigramAssocMeasures, BigramCollocationFinder>>> bigram_measures= BigramAssocMeasures()
>>> finder  BigramCollocationFinder.from_words(texts)
# This gets the top 20 bigrams according to PMI
>>> finder.nbest(bigram_measures.pmi,20)
[(',', 'i'), ('i', 'am'), ('yes', ','), ('you', 'are'), ('foo', 'bar'), ('this', 'is'), ('a', 'foo'), ('is', 'a'), ('a', 'sentence'), ('are', 'a'), ('bar', '.'), ('.', 'yes'), ('.', 'you'), ('am', '.'), ('sentence', '.'), ('.', 'this')]

PMI 通过计算 来衡量两个词的关联log ( p(x|y) / p(x) )，因此它不仅仅是关于一个词出现的频率或一组同时出现的词。要实现高 PMI，您需要：

  1. 高 p(x|y)
  2. 低 p(x)

这是一些极端的 PMI 示例。

假设您在语料库中有 100 个单词，如果某个单词的频率为X1，并且它只与另一个单词一起出现Y一次，那么：

p(x|y) = 1
p(x) = 1/100
PMI = log(1 / 1/100) = log 0.01 = -2

假设您在语料库中有 100 个单词，如果某个单词的频率为 90，但它从未与另一个单词一起出现Y，那么 PMI 是

p(x|y) = 0
p(x) = 90/100
PMI = log(0 / 90/100) = log 0 = -infinity

所以从这个意义上说，第一种情况是 X，Y 之间的 >>> PMI，而不是第二种情况，即使第二个词的频率非常高。

于 2013-10-03T13:25:21.627 回答