数据挖掘——文本挖掘

文本挖掘是将文本信息转化为可利用的数据的知识。　　

第一步：创建“语料库”

语料库（Corpus）是我们要分析的所有文档的集合。

实现逻辑：

　　将各文本文件分类放置在一个根目录下，通过读取根目录下所有子目录中的所有文件，

　　然后将读取结果赋值到一个数据框中，得到含有文件路径、文件内容的结果。

代码核心：

　　构建方法：os.walk(fileDir)    对在fileDir目录下的所有文件（for循环）进行操作  ，得到文件路径

　　文件读取：codecs.open(filepath,medthod,encoding)   文件路径、打开方式（r，w，rw）、文件编码  ，得到文本内容

#构建语料库
import codecs
filepaths = []  #构建一个空的‘文件路径’列表
filecontents = [] #构建一个空的‘文件内容’列表
for root, dirs, files in os.walk(‘.\SogouC.mini\Sample‘):
    for name in files:
         #拼接文件路径，得到所有子文件夹下的文件的文件路径的列表 filepaths，包含根目录、子目录和文件名
        filepath = os.path.join(root,name)
        filepaths.append(filepath) #将所有子文件夹下的文件路径的列表合并到一个新的列表中
        #打开文件，‘r’表示只读，编码方式‘utf-8’
        f = codecs.open(filepath,‘r‘,‘utf-8‘)
        filecontent = f.read() #读取文件，并将内容传入到  ‘filecontent‘（文件内容）列表中
        f.close() #关闭文件
        filecontents.append(filecontent) #将所有子文件夹下的文件内容的列表合并到一个新的列表中

import pandas as pd
#根据得到的合并后的文件路径和文件内容，得到语料库的数据框
corpos = pd.DataFrame({
        ‘filePath‘:filepaths,
        ‘fileContent‘:filecontents})
corpos.to_csv(‘.\corpos.csv‘,sep=‘,‘,encoding=‘utf_8_sig‘,index=False)###防止保存时出现乱码，需要参数encoding=‘utf_8_sig‘

 第二步：中文分词

　　一般使用 jieba 中文分词包

　　jieba.cut(‘str‘)   对str进行分词

　　jieba.add_word()   增加自定义分词

　　jieba.load_userdict()  通过导入保存文件中的单词添加到词库

<未完>

原文地址：https://www.cnblogs.com/rix-yb/p/9630956.html