tf-idf+lda分析多篇文章摘要

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#import seaborn as sns
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi']  #指定默认字体 SimHei黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False   #解决保存图像是负号'
import jieba
import os
# stop_list  = pd.read_csv("停用词.txt",index_col=False,quoting=3,sep="\\t",names=['stopword'], encoding='utf-8')

df = pd.read_csv('软件项目风险管理论文.csv', encoding='utf-8')
df

597 rows × 2 columns

#Jieba分词函数def IsChinese(character):'''判断是否为中文字符'''for cha in character:if not '\\u0e00' <= cha <= '\\u9fa5':return Falseelse:return Truejieba.load_userdict('no_split.txt')
key_words = set()
with open('no_split.txt', encoding='utf-8') as f:for line in f:l = line.strip()if l:key_words.add(l)
print('key_words', len(key_words))
stop_list = []
def txt_cut(juzi):# lis=[w for w in jieba.cut(juzi) if w not in stop_list]# lis=[w for w in jieba.cut(juzi) if IsChinese(w)]lis=[w for w in jieba.cut(juzi) if w in key_words]return (" ").join(lis)df['cutword']=df['摘要'].astype('str').apply(txt_cut)
df

Building prefix dict from the default dictionary ...
Loading model from cache C:\\Users\\wangkai\\AppData\\Local\\Temp\\jieba.cache
Loading model cost 0.718 seconds.
Prefix dict has been built successfully.key_words 362

597 rows × 3 columns

import jieba.analyse
text = ''
for i in range(len(df['cutword'])):text += df['cutword'][i]+'\\n'
jieba.analyse.extract_tags(text,topK=20,withWeight=True)

[('项目风险', 8.96327305713358),('需求变更', 0.434584893820764),('需求风险', 0.3314630546090573),('技术风险', 0.32409720895107824),('管理风险', 0.287267980661183),('开发风险', 0.15468275881756008),('人力资源风险', 0.147316913159581),('过程风险', 0.13258522184362292),('人员风险', 0.11048768486968576),('沟通风险', 0.08102430223776956),('项目管理风险', 0.0736584565797905),('成本超支', 0.058926765263832406),('进度延期', 0.05156091960585336),('成本风险', 0.05156091960585336),('组织风险', 0.05156091960585336),('技术复杂', 0.03682922828989525),('团队风险', 0.029463382631916203),('市场变化', 0.029463382631916203),('业务风险', 0.029463382631916203),('项目范围变更', 0.029463382631916203)]

from sklearn.feature_extraction.text import  CountVectorizer,TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import LatentDirichletAllocation

tf_vectorizer = TfidfVectorizer()
#tf_vectorizer = TfidfVectorizer(ngram_range=(2,2)) #2元词袋
X = tf_vectorizer.fit_transform(df.cutword)
#print(tf_vectorizer.get_feature_names_out())
print(X.shape)

(597, 54)

data1 = {'word': tf_vectorizer.get_feature_names(),'tfidf': X.toarray().sum(axis=0).tolist()}
df1 = pd.DataFrame(data1).sort_values(by="tfidf" ,ascending=False,ignore_index=True) 
df1.head(50)

n_topics = 4  #分为10类
lda = LatentDirichletAllocation(n_topics=n_topics, max_iter=100,learning_method='batch',learning_offset=100,
#                                 doc_topic_prior=0.1,
#                                 topic_word_prior=0.01,random_state=0)
lda.fit(X)

LatentDirichletAllocation(batch_size=128, doc_topic_prior=None,evaluate_every=-1, learning_decay=0.7,learning_method='batch', learning_offset=100,max_doc_update_iter=100, max_iter=100, mean_change_tol=0.001,n_jobs=1, n_topics=4, perp_tol=0.1, random_state=0,topic_word_prior=None, total_samples=1000000.0, verbose=0)

def print_top_words(model, feature_names, n_top_words):tword = []tword2 = []tword3=[]for topic_idx, topic in enumerate(model.components_):print("Topic #%d:" % topic_idx)topic_w = [feature_names[i] for i in topic.argsort()[:-n_top_words - 1:-1]]topic_pro=[str(round(topic[i],3)) for i in topic.argsort()[:-n_top_words - 1:-1]]  #(round(topic[i],3))tword.append(topic_w) tword2.append(topic_pro)print(" ".join(topic_w))print(" ".join(topic_pro))print(' ')word_pro=dict(zip(topic_w,topic_pro))tword3.append(word_pro)return tword3

##输出每个主题对应词语和概率
n_top_words = 20
feature_names = tf_vectorizer.get_feature_names()
word_pro = print_top_words(lda, feature_names, n_top_words)

Topic #0:
技术复杂 业务风险 项目范围风险 需求变更频繁 开发效率低 产品性能不足 市场变化 新技术的使用 技术复杂性 项目风险 成本风险 技术风险 开发团队成员缺乏经验 市场风险 成本超支 风险管理风险 开发风险 管理能力不足 需求变更 组织风险
3.597 2.873 1.711 1.709 1.25 0.9 0.819 0.774 0.651 0.262 0.26 0.255 0.254 0.254 0.254 0.253 0.253 0.253 0.253 0.253Topic #1:
人力资源风险 成本超支 进度延期 沟通风险 需求变更 市场变化 合同风险 项目范围变更 员工流失 运营风险 范围变更 工作效率低 设计不合理 需求不明确 客户需求不明确 技术变更 项目管理风险 项目风险 风险管理风险 技术风险
6.841 5.112 4.924 3.985 2.472 2.07 1.793 1.735 1.249 1.219 0.978 0.957 0.957 0.799 0.708 0.598 0.274 0.263 0.261 0.255Topic #2:
项目风险 开发风险 市场风险 组织风险 更新风险 风险管理风险 需求不明确或不完整 管理能力不足 开发团队成员缺乏经验 技术复杂性 项目管理风险 客户需求不明确 技术风险 新技术的使用 成本风险 管理风险 成本超支 用户风险 使用新技术 人员风险
263.321 9.299 2.221 1.816 1.534 1.392 0.886 0.871 0.648 0.256 0.255 0.254 0.253 0.253 0.253 0.253 0.253 0.253 0.252 0.252Topic #3:
技术风险 管理风险 需求风险 需求变更 过程风险 人员风险 项目管理风险 成本风险 团队风险 沟通不畅 开发环境风险 组织风险 用户风险 产品风险 管理层不支持 用户需求变化 项目质量风险 时间风险 组织管理风险 使用新技术
14.164 13.29 12.788 9.937 8.176 5.766 4.851 2.325 2.164 2.151 1.544 1.458 1.235 1.14 1.108 1.084 0.934 0.911 0.86 0.741

​

#输出每篇文章对应主题
topics=lda.transform(X)
topic=np.argmax(topics,axis=1)
df['topic']=topic
#df.to_excel("data_topic.xlsx",index=False)
print(topics.shape)
print(topics[0])
topic[0]

(597, 4)
[0.25 0.25 0.25 0.25]0

import random   #定义随机生成颜色函数
def randomcolor():colorArr = ['1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F']color ="#"+''.join([random.choice(colorArr) for i in range(6)])return color
[randomcolor() for i in range(3)]

['#3149B8', '#A4E22C', '#2BE6D5']

from collections import Counter
from wordcloud import WordCloud
from matplotlib import colors
#from imageio import imread    #形状设置
#mask = imread('爱心.png')  def generate_wordcloud(tup):color_list=[randomcolor() for i in range(10)]  #随机生成10个颜色wordcloud = WordCloud(background_color='white',font_path='simhei.ttf',#mask = mask, #形状设置max_words=20, max_font_size=50,random_state=42,colormap=colors.ListedColormap(color_list)       #颜色).generate(str(tup))return wordcloud

dis_cols = 4                  #一行几个
dis_rows = 3
dis_wordnum=20
plt.figure(figsize=(5 * dis_cols, 5 * dis_rows),dpi=128)
kind=len(df['topic'].unique())for i in range(kind):ax=plt.subplot(dis_rows,dis_cols,i+1)most10 = [ (k,float(v)) for k,v in word_pro[i].items()][:dis_wordnum]  #高频词ax.imshow(generate_wordcloud(most10), interpolation="bilinear")ax.axis('off')ax.set_title("第{}类话题 前{}词汇".format(i,dis_wordnum), fontsize=30)
plt.tight_layout()
plt.show()