统计十篇新闻TF-IDF
统计TF-IDF词频,每篇文章的 top10 的高频词存储为 json 文件
TF-IDF
TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外,互联网上的搜索引擎还会使用基于连结分析的评级方法,以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。
假如一篇文件的总词语数是100个,而词语“母牛”出现了3次,那么“母牛”一词在该文件中的词频就是3/100=0.03。一个计算文件频率(DF)的方法是测定有多少份文件出现过“母牛”一词,然后除以文件集里包含的文件总数。所以,如果“母牛”一词在1,000份文件出现过,而文件总数是10,000,000份的话,其逆向文件频率就是log(10,000,000 / 1,000)=4。最后的TF-IDF的分数为0.03 * 4=0.12。 —— [ 维基百科 ]
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1.使用http request请求
2.使用Beautiful Soup来抓取文章标题和内容
3.统计TF-IDF
4.保存到json文件中
代码块
@requires_authorization #coding=utf-8 import requests import bs4 import sys import math import json reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') url_list = ['http://www.chinadaily.com.cn/china/2016-04/20/content_24701635.htm', 'http://www.chinadaily.com.cn/china/2016-04/20/content_24700746.htm', 'http://www.chinadaily.com.cn/china/2016-04/20/content_24681482.htm', 'http://www.chinadaily.com.cn/china/2016-04/19/content_24675530.htm', 'http://www.chinadaily.com.cn/china/2016-04/19/content_24675455.htm', 'http://www.chinadaily.com.cn/china/2016-04/19/content_24674074.htm', 'http://www.chinadaily.com.cn/china/2016-04/19/content_24655536.htm', 'http://www.chinadaily.com.cn/china/2016-04/18/content_24643685.htm', 'http://www.chinadaily.com.cn/china/2016-04/18/content_24636917.htm', 'http://www.chinadaily.com.cn/china/2016-04/15/content_24562198.htm' ] articles_title = [] articles_content = [] for pos,url in enumerate(url_list): r = requests.get(url) soup1 = bs4.BeautifulSoup(r.text) soup2 = bs4.BeautifulSoup(str(soup1.find_all(id="Title_e"))) articles_title.append(soup2.h1.string) mystr = "" soup3 = bs4.BeautifulSoup(str(soup1.find_all(id="Content"))) for x in soup3.find_all("p"): mystr = mystr + x.string str_p = "" contents = [] for pos,x in enumerate(mystr): if x == '.' or x == ',': if pos < (len(mystr) - 1) and mystr[pos+1] >= '0' and mystr[pos+1] <= '9': str_p = str_p + x elif str_p == "": continue else: contents.append(str_p) str_p = "" elif x == '(' or x == ')' or x == ' ' or x == '"' or x == '[' or x == ']' or x == '-': if str_p == "": continue else: contents.append(str_p) str_p = "" else: str_p = str_p + x articles_content.append(contents) Dict_idf = {} DictList = [] for content in articles_content: Dict_tf = {} for x in content: if not Dict_tf.has_key(x): Dict_tf[x] = 1.0 if not Dict_idf.has_key(x): Dict_idf[x] = 1.0 else: Dict_idf[x] += 1.0 else: Dict_tf[x] += 1.0 for k, v in Dict_tf.items(): Dict_tf[k] = v / len(content) DictList.append(Dict_tf) for k, v in Dict_idf.items(): Dict_idf[k] = math.log(float(len(url_list)) / v) for pos,x in enumerate(DictList): for k,v in x.items(): DictList[pos][k] = v*Dict_idf[k] DictList[pos] = sorted(x.iteritems(), key=lambda d: d[1], reverse=True) """ [ [ article_titile:"XXXX" [ { word:"hello" value:3.5 } { word:"hello" value:3.5 } { word:"hello" value:3.5 } ... ] ] ] """ data = [] for pos in range(10): data2=[] data2.append("article_titile:") data2.append(articles_title[pos]) data2.append([{"word": k,"value":round(v,4)} for k,v in DictList[pos][:10]]) data.append(data2) # Writing JSON data with open('data.json', 'w') as f: json.dump(data, f)
使用json.cn查看数据:
github地址:https://github.com/mqsee/learngit
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
Python,爬取,TF,IDF
稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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