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然后把html标签干掉，一堆正则就行了，剩下的根基上就是正文了，其它，技能站的对象还非凡处理赏罚了一下，把
最后，把标点标记干掉，把非凡标记干掉，调解一下名目，最后的每一篇文章都酿成下面的样子
ID(现实上是url)[TAB]TITLE(问题)[TAB]CONTENT(文章详情)
一共有11628篇文章，个中汽车类约莫6000，技能类约莫6000，好了，数据也根基上洗濯好了。4. 实习数据
都认为这一节才是重点，着实有jieba分词和gensim往后，代码很是简朴，不高出50行，我们来一步一步玩。 4.1 分词--成立辞书--筹备数字语料
分词是基本，起首举办分词
from gensim import corpora,modelssimilaritiesutils
import jieba
jieba.posseg as pseg
jieba.load_userdict( "user_dic.txt" ) #载入自界说的辞书，首要有一些计较机词汇和汽车型号的词汇
#界说原始语料荟萃
train_set=[]
f=open("./data/all.txt")
lines=readlines()
for line in lines:
content = (linelower())split"t")[2] + 1]
#切词，etl函数用于去掉无用的标记，cut_all暗示最大切分
word_list = filter(lambda x: len)>0mapetlcutcontentcut_all=False)))
appendword_listclose()
获得的tain_set就是原始语料了，然后对这些语料导入到辞书中，成立一个辞书。#天生字典
dictionary = corporaDictionarytrain_set)
#去除极低频的杂质词
dictionaryfilter_extremesno_below=no_abovekeep_nNone#将辞诗人存下来，利便后续行使
saveoutput + "all.dic")
将语料导入辞书后，每个词现实上就已经被编号成1,2,3....这种编号了，这是向量化的第一步，然后把辞诗人存下来。然后天生数字语料corpus [doc2bowtext) text ]
这一句暗示把每一条原始数据向量化成编号，这样往后，corpus这个变量是个二维数据，每一行暗示一个文档的每个词的编号和词频，每一行像这样
[(1,2),(2,4),(5,2)....] 暗示编号为1的词呈现了2次，编号为2的词呈现了4次....OK，前期筹备OK了，原始文章通过切词-->成立辞书-->天生语料后已经被我们数字化了，后头就简朴了。4.1 TFIDF模子
有了数字语料往后，我们可以天生一个TFIDF模子#行使数字语料天生TFIDF模子
tfidfModel modelsTfidfModelcorpus#存储tfidfModel
tfidfModel"allTFIDF.mdl"这一句是要害，我们用了原始的数字语料，天生了一个TFIDF模子，这个模子醒目什么呢？gensim重载了[]操纵符，我们可以用相同[(1,2)....]的原始向量传进去，酿成一个tfidf的向量，像这样模子数据(allTFIDF.mdl)，天生了一份所有语料的TFIDF向量的索引数据(allTFIDF.idx)，加上上面的辞书数据(all.dic)，我们此刻有三份数据了，后头再说怎么用，此刻先继承LDA部门。4.2 LDA模子
LDA上一篇讲了那么多，在gensim看来就是下面几行代码，并且行使了传说中的呆板进修哦。只能说gensim的代码封装得太简捷了。#通过TFIDF向量天生LDA模子，id2word暗示编号的对应辞书，num_topics暗示主题数，我们这里设定的50，主题太多时刻受不了。
lda LdaModel id2worddictionarynum_topics50#把模子生涯下来
lda"allLDA50Topic.mdl"#把全部TFIDF向量酿成LDA的向量
corpus_lda lda#成立索引，把LDA数据生涯下来
indexLDA corpus_ldaindexLDA"allLDA50Topic.idx"固然只有这三步，可是照旧挺耗时的，在log打开的环境下可以看处处理赏罚进程，我任意截取了几个，像下面一样，很明明，前面几个主题都和汽车相干，后头几个主题都和技能相干，看样子还算较量靠谱的。#38 (0.020): 0.003*新颖 + 0.003*骏 + 0.002*途安 + 0.002*配备 + 0.002*都会 + 0.001*除 + 0.001*昂科威
#27 (0.020): 0.003*设置 + 0.003*内饰 + 0.003*车型 + 0.002*气囊 + 0.002*瑞风 + 0.002*万元 + 0.002*逸致
#21 (0.020): 0.035*呼吁 + 0.018*赏识器 + 0.007*第三方 + 0.007*安装 + 0.006*节制台
#25 (0.020): 0.064*文件 + 0.004*束缚 + 0.004*操练 + 0.003*复制到 + 0.003*就行了 + 0.003*反编译
好了，LDA部门也完了，又多了两个文件allLDA50Topic.mdl和allLDA50Topic.idx，加上前面的3个，一共5个文件了，OK，苏息一下，喝杯可乐，继承下一步。5. 验证功效
好了，第四部门中不知不觉我们已经行使呆板进修这么高端的对象了，那此刻要验证一下这么高端的对象到底结果怎样了。前面的TFIDF和LDA我们都生涯了模子和向量数据，那么我们就用两篇新的文章，来看看和这篇文章最相似的文章都有哪些来验证这两个模子靠谱不靠谱吧。我任意打开一个汽车网站，选了一篇汽车的文章(宝马的评测)，再找了我之前的一篇技能的文章(讲搜刮引擎的)，而且只随机截取了文章的一段举办测试。看开头这应该是一篇为全新宝马X1 Li（下文简称新X1）洗地的文章，我想许多宝马死忠、车神也已经筹备移步评述........一样平常环境下，搜刮引擎默认会以为索引是不会有太大的变革的，以是把索引分为全量索引和增量索引两部门，全量索引一样平常是以天.......好，文章选好了，先载入之前世存的数据文件#载入字典
Dictionaryload#载入TFIDF模子和索引
TfidfModeloutput+MatrixSimilarity#载入LDA模子和索引
ldaModel LdaModel然后把测试数据举办切词，TFIDF向量化，找相似，LDA向量化，找相似#query就是测试数据，先切词
query_bow (query))))
#行使TFIDF模子向量化
tfidfvect query_bow#然后LDA向量化，由于我们实习时的LDA是在TFIDF基本上做的，以是用itidfvect再向量化一次
ldavec ldaModeltfidfvect#TFIDF相似性
simstfidf indexTfidf#LDA相似性
simlda indexLDAldavec]
好了，竣事，全部代码就这么些了。太简朴了。。。。我们来看看结果。6 输出功效
我们先看TFIDF的功效
（编辑：湖南网）
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