[python] 使用Jieba工具中文分词及文本聚类概念

        前面讲述了很多关于Python爬取本体Ontology、消息盒InfoBox、虎扑图片等例子，同时讲述了VSM向量空间模型的应用。但是由于InfoBox没有前后文和语义概念，所以效果不是很好，这篇文章主要是爬取百度5A景区摘要信息，再利用Jieba分词工具进行中文分词，最后提出文本聚类算法的一些概念知识。
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一. Selenium爬取百度百科摘要

        简单给出Selenium爬取百度百科5A级景区的代码：

# coding=utf-8  
""" 
Created on 2015-12-10 @author: Eastmount  
"""  
  
import time          
import re          
import os  
import sys
import codecs
import shutil
from selenium import webdriver      
from selenium.webdriver.common.keys import Keys      
import selenium.webdriver.support.ui as ui      
from selenium.webdriver.common.action_chains import ActionChains  
  
#Open PhantomJS  
driver = webdriver.PhantomJS(executable_path="G:\phantomjs-1.9.1-windows\phantomjs.exe")  
#driver = webdriver.Firefox()  
wait = ui.WebDriverWait(driver,10)

#Get the Content of 5A tourist spots  
def getInfobox(entityName, fileName):  
    try:  
        #create paths and txt files
        print u'文件名称: ', fileName
        info = codecs.open(fileName, 'w', 'utf-8')  

        #locate input  notice: 1.visit url by unicode 2.write files
        #Error: Message: Element not found in the cache -
        #       Perhaps the page has changed since it was looked up
        #解决方法: 使用Selenium和Phantomjs
        print u'实体名称: ', entityName.rstrip('\n') 
        driver.get("http://baike.baidu.com/")  
        elem_inp = driver.find_element_by_xpath("//form[@id='searchForm']/input")  
        elem_inp.send_keys(entityName)  
        elem_inp.send_keys(Keys.RETURN)  
        info.write(entityName.rstrip('\n')+'\r\n')  #codecs不支持'\n'换行  
  
        #load content 摘要
        elem_value = driver.find_elements_by_xpath("//div[@class='lemma-summary']/div")
        for value in elem_value:
            print value.text
            info.writelines(value.text + '\r\n')

        #爬取文本信息
        #爬取所有段落<div class='para'>的内容 class='para-title'为标题 [省略]
        time.sleep(2)  
          
    except Exception,e:    #'utf8' codec can't decode byte  
        print "Error: ",e  
    finally:  
        print '\n'  
        info.close() 
  
#Main function  
def main():
    #By function get information
    path = "BaiduSpider\\"
    if os.path.isdir(path):
        shutil.rmtree(path, True)
    os.makedirs(path)
    source = open("Tourist_spots_5A_BD.txt", 'r')
    num = 1
    for entityName in source:  
        entityName = unicode(entityName, "utf-8")  
        if u'故宫' in entityName:   #else add a '?'  
            entityName = u'北京故宫'
        name = "%04d" % num
        fileName = path + str(name) + ".txt"
        getInfobox(entityName, fileName)
        num = num + 1
    print 'End Read Files!'  
    source.close()  
    driver.close()
    
if __name__ == '__main__':
    main()  

二. Jieba中文分词

        Python中分分词工具很多，包括盘古分词、Yaha分词、Jieba分词等。
        中文分词库：http://www.oschina.net/project/tag/264/segment
        其中它们的基本用法都相差不大，但是Yaha分词不能处理如“黄琉璃瓦顶”或“圜丘坛”等词，所以使用了结巴分词。

        1.安装及入门介绍
        参考地址：http://www.oschina.net/p/jieba
        下载地址：https://pypi.python.org/pypi/jieba/
        Python 2.0我推荐使用"pip install jieba"或"easy_install jieba"全自动安装，再通过import jieba来引用（第一次import时需要构建Trie树，需要等待几秒时间）。
        安装时如果出现错误"unknown encoding: cp65001"，输入"chcp 936"将编码方式由utf-8变为简体中文gbk。

#encoding=utf-8
import jieba

#全模式
text = "我来到北京清华大学"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
print u"[全模式]: ", "/ ".join(seg_list) 

#精确模式
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print u"[精确模式]: ", "/ ".join(seg_list)

#默认是精确模式
seg_list = jieba.cut(text)
print u"[默认模式]: ", "/ ".join(seg_list) 

#新词识别 “杭研”并没有在词典中,但是也被Viterbi算法识别出来了
seg_list = jieba.cut("他来到了网易杭研大厦") 
print u"[新词识别]: ", "/ ".join(seg_list)

#搜索引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search(text) 
print u"[搜索引擎模式]: ", "/ ".join(seg_list)

#encoding=utf-8
import jieba

#导入自定义词典
jieba.load_userdict("dict.txt")

#全模式
text = "故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和黄琉璃瓦等"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=True)
print u"[全模式]: ", "/ ".join(seg_list) 

#精确模式
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print u"[精确模式]: ", "/ ".join(seg_list)

#搜索引擎模式
seg_list = jieba.cut_for_search(text) 
print u"[搜索引擎模式]: ", "/ ".join(seg_list)

#encoding=utf-8
import jieba
import jieba.analyse

#导入自定义词典
jieba.load_userdict("dict.txt")

#精确模式
text = "故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和午门等。其中乾清宫非常精美，午门是紫禁城的正门，午门居中向阳。"
seg_list = jieba.cut(text, cut_all=False)
print u"分词结果:"
print "/".join(seg_list)

#获取关键词
tags = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=3)
print u"关键词:"
print " ".join(tags)

>>> 
分词结果:
故宫/的/著名景点/包括/乾清宫/、/太和殿/和/午门/等/。/其中/乾清宫/非常/精美/，/午门/是/紫禁城/的/正门/，/午门/居中/向阳/。
关键词:
午门 乾清宫 著名景点
>>> 

#encoding=utf-8
import sys
import re
import codecs
import os
import shutil
import jieba
import jieba.analyse

#导入自定义词典
jieba.load_userdict("dict_baidu.txt")

#Read file and cut
def read_file_cut():
    #create path
    path = "BaiduSpider\\"
    respath = "BaiduSpider_Result\\"
    if os.path.isdir(respath):
        shutil.rmtree(respath, True)
    os.makedirs(respath)

    num = 1
    while num<=204:
        name = "%04d" % num 
        fileName = path + str(name) + ".txt"
        resName = respath + str(name) + ".txt"
        source = open(fileName, 'r')
        if os.path.exists(resName):
            os.remove(resName)
        result = codecs.open(resName, 'w', 'utf-8')
        line = source.readline()
        line = line.rstrip('\n')
        
        while line!="":
            line = unicode(line, "utf-8")
            seglist = jieba.cut(line,cut_all=False)  #精确模式
            output = ' '.join(list(seglist))         #空格拼接
            print output
            result.write(output + '\r\n')
            line = source.readline()
        else:
            print 'End file: ' + str(num)
            source.close()
            result.close()
        num = num + 1
    else:
        print 'End All'

#Run function
if __name__ == '__main__':
    read_file_cut()

#encoding=utf-8
import jieba

#去除停用词
stopwords = {}.fromkeys(['的', '包括', '等', '是'])
text = "故宫的著名景点包括乾清宫、太和殿和午门等。其中乾清宫非常精美，午门是紫禁城的正门。"
segs = jieba.cut(text, cut_all=False)
final = ''
for seg in segs:
    seg = seg.encode('utf-8')
    if seg not in stopwords:
            final += seg
print final
#输出:故宫著名景点乾清宫、太和殿和午门。其中乾清宫非常精美，午门紫禁城正门。

seg_list = jieba.cut(final, cut_all=False)
print "/ ".join(seg_list)
#输出:故宫/ 著名景点/ 乾清宫/ 、/ 太和殿/ 和/ 午门/ 。/ 其中/ 乾清宫/ 非常/ 精美/ ，/ 午门/ 紫禁城/ 正门/ 。

三. 基于VSM的文本聚类算法

        这部分主要参考2008年上海交通大学姚清坛等《基于向量空间模型的文本聚类算法》的论文，因为我的实体对齐使用InfoBox存在很多问题，发现对齐中会用到文本内容及聚类算法，所以简单讲述下文章一些知识。