自然语言处理--基于 PCA 的短消息语义分析:提取主题向量

降维是针对过拟合的主要应对措施。通过将多维度（词）合并到更少的维度（主题）中，我们的 NLP 流水线将变得更加通用。泛化 NLP 流水线有助于确保它适用于更广泛的现实世界的短消息集，而不仅仅是这一组特定的消息集。

scikit-learn 中的 PCA 模型把数据集 9232 维的 TF-IDF 向量转换为 16 维主题向量：

import pandas as pd
from nlpia.data.loaders import get_data
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from nltk.tokenize.casual import casual_tokenize
from sklearn.decomposition import PCA

# 从 nlpia 包中的 DataFrame 加载短消息数据
pd.options.display.width = 120
sms = get_data('sms-spam')
# 向短消息的索引号后面添加一个感叹号，以使垃圾短消息更容易被发现
index = ['sms{}{}'.format(i, '!'*j) for (i,j) in zip(range(len(sms)), sms.spam)]
sms.index = index
print(sms.head(6))

# 计算每条消息的 TF-IDF 向量
tfidf = TfidfVectorizer(tokenizer=casual_tokenize)
tfidf_docs = tfidf.fit_transform(raw_documents=sms.text).toarray()
# 来自分词器（casual_tokenize）的 9232 个不同的1-gram 词条
print(len(tfidf.vocabulary_))
tfidf_docs = pd.DataFrame(tfidf_docs)
# 减去平均值对向量化的文档（词袋向量）进行中心化处理
tfidf_docs = tfidf_docs - tfidf_docs.mean()
# 4837 条短消息
print(tfidf_docs.shape)
# 有 638 条（13%）被标记为垃圾短消息
print(sms.spam.sum())
print("词汇表：\n", tfidf.vocabulary_)
# 根据词汇表中索引对词项进行排序，方便后续输出
column_nums, terms = zip(*sorted(zip(tfidf.vocabulary_.values(), tfidf.vocabulary_.keys())))
print(terms)

# PCA降维：把数据集 9232 维的 TF-IDF 向量转换为 16 维主题向量
pca = PCA(n_components=16)
pca = pca.fit(tfidf_docs)
pca_topic_vectors = pca.transform(tfidf_docs)
columns = ['topic{}'.format(i) for i in range(pca.n_components)]
pca_topic_vectors = pd.DataFrame(pca_topic_vectors, columns=columns, index=index)
print(pca_topic_vectors.round(3).head(6))

# 输出pca中转换的权重值
weights = pd.DataFrame(pca.components_, columns=terms, index=['topic{}'.format(i) for i in range(16)])
pd.options.display.max_columns = 8
print(weights.head(4).round(3))

# 查看特定词汇对应的权重值
pd.options.display.max_columns = 12
deals = weights['! ;) :) half off free crazy deal only $ 80 %'.split()].round(3) * 100
print(deals)
# 主题 4、8 和 9 似乎都包含“deal”（交易）主题的正向情感。而主题 0、3 和 5 似乎是反 deal
# 的主题，即 deal 反面的消息：负向 deal。因此，与 deal 相关的词可能对一些主题产生正向影响，
# 而对另一些主题产生负向影响。
print(deals.T.sum())