潘亞星

摘要： 近幾年，隨著大數(shù)據(jù)、人工智能快速發(fā)展，Python呈現(xiàn)出爆發(fā)式的增長(zhǎng)。伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的人選擇線上閱讀，詞云是一種新的可視化方式，能夠準(zhǔn)確快速地篩選出重要文本信息，把關(guān)鍵字以圖片的形式展現(xiàn)出來(lái)，幫助廣大讀者快速地進(jìn)行閱讀前的篩選。該文主要介紹了基于Python的詞云生成。以豆瓣網(wǎng)中柴靜《看見(jiàn)》一書(shū)的書(shū)評(píng)為例，嘗試對(duì)此書(shū)評(píng)進(jìn)行詞云生成。首先通過(guò)中文組件jieba進(jìn)行分詞，然后用TF-IDF算法提取關(guān)鍵詞，最后利用wordcloud制作出詞云圖。

關(guān)鍵詞：中文分詞;詞云;Python

中圖分類號(hào)：TP311? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）24-0008-03

開(kāi)放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

1 概述

在人們獲取信息的過(guò)程中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)大量不必要的信息，影響人們的閱讀速度，浪費(fèi)掉一些有限的時(shí)間。但隨著多媒體技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，使得信息的展現(xiàn)方式有了更多的可能性。當(dāng)下，詞云盛行，詞云能夠準(zhǔn)確快速地篩選重要出文本信息，把關(guān)鍵字以圖片的形式展現(xiàn)出來(lái)，吸引人們的眼球，且詞云的生成簡(jiǎn)單，制作工具容易獲得。用詞云來(lái)分析一本書(shū)的書(shū)評(píng)，可以讓讀者對(duì)書(shū)評(píng)的關(guān)鍵詞一目了然，從而決定是否去閱讀它?！犊匆?jiàn)》一書(shū)是讀過(guò)的書(shū)籍中印象最深刻的一本，也是向同學(xué)推薦最多的一本書(shū)，它記錄了非典、汶川地震、北京奧運(yùn)會(huì)等重大事件，是21世紀(jì)初中國(guó)社會(huì)十年變遷的備忘錄。希望通過(guò)漂亮的詞云，可以有更多的人了解這本書(shū)，從而去閱讀。

制作詞云的方法很多，但在一些人專業(yè)的人眼里，Python是最好的編程語(yǔ)言，功能全面，無(wú)所不能，因此嘗試用Python來(lái)做《看見(jiàn)》書(shū)評(píng)的詞云生成。1991年初，Python發(fā)布了第一個(gè)公開(kāi)發(fā)行版。2008前后，Python的運(yùn)用領(lǐng)域進(jìn)一步擴(kuò)張，開(kāi)始在文學(xué)分析、金融領(lǐng)域有所運(yùn)用。Python是一個(gè)跨平臺(tái)的語(yǔ)言，能夠把其他語(yǔ)言制作的各種模塊，輕松地結(jié)合在一起，廣泛應(yīng)用，被稱為“膠水語(yǔ)言”。得益于Python在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用都在逐漸變熱，Python的排名以強(qiáng)勁的勢(shì)頭迅速上升，根據(jù)TIOBE編程語(yǔ)言排行榜2019年6月更新的數(shù)據(jù)，Java和C在保持領(lǐng)先地位的同時(shí)，Python排名再度超過(guò)C++，占據(jù)了第三名的位置。

2 原理

2.1 中文分詞

詞云是對(duì)關(guān)鍵詞的展示，制作詞云，首先要提取出關(guān)鍵詞，提取關(guān)鍵詞的前提是分詞。分詞就是將連續(xù)的字按照一定的規(guī)范劃分成不連續(xù)的詞的過(guò)程。雖然英文也存在短語(yǔ)劃分的問(wèn)題，但中文分詞比英文要復(fù)雜、困難得多。用到分詞的領(lǐng)域有很多，如機(jī)器翻譯、自動(dòng)分類、自動(dòng)摘要等。有很多軟件和在線工具可以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的分詞，例如：武大沈陽(yáng)老師的ROST- CM、中科院張華平老師的ICTCLAS2012等。目前，研究中文分詞的大多是科研院校，還有一個(gè)比較出名專業(yè)研究中文分詞的商業(yè)公司：海量。

jieba是Python的中文分詞組件，它的優(yōu)點(diǎn)很多如：支持繁體分詞、支持自定義詞典、且有三種分詞模式：一是精確模式;二是全模式;三是搜索引擎模式。搜索引擎分詞模式，是對(duì)精確模式的再次切分，用以提高召回率。Jieba默認(rèn)使用精確模式，全模式分詞需要添加cut_all參數(shù)，將其設(shè)置為T(mén)rue， jieba.cut_for_search（）函數(shù)適合用于搜索引擎構(gòu)建倒排索引的分詞。

jieba.cut（）以及jieba.cut_for_search（）返回的結(jié)構(gòu)都是一個(gè)可迭代的generator，使用for循環(huán)得到的每一個(gè)詞語(yǔ)（unicode）。待分詞的字符串可以是gbk字符串、utf-8字符串或者unicode。

2.2 詞云生成

詞云又稱文字云或者標(biāo)簽云，是文本數(shù)據(jù)可視化的一種方法?！霸~云”的作用就是過(guò)濾掉大量的文本信息，對(duì)文本中出現(xiàn)頻率較高的“關(guān)鍵詞”予以視覺(jué)上的突出，使瀏覽者快速領(lǐng)略到文本的主旨。目前有很多在線的詞云制作工具，每個(gè)人都可以根據(jù)自己的需要，制作自己喜歡的詞云圖。例如：

（1）www.wordArt.com是一個(gè)在線的詞云創(chuàng)作工具，可以制作出精美的詞云藝術(shù)。WordArt 用戶可以自主選擇形狀、顏色、文字布局等。

（2）www.minitagcloud.cn一個(gè)在線詞云制作的中文網(wǎng)站。圖形多樣，可以處理簡(jiǎn)單錄入和大段落文本，分詞簡(jiǎn)單，可操作性強(qiáng)，同時(shí)還可以添加元素，設(shè)置字體和樣式等，也可以將完成后的作品保存或下載到本地。

（3）www.wordle.net，wordle是詞云制作的典型代表。但是這個(gè)網(wǎng)站是需要支持java功能的，如果瀏覽器沒(méi)有安裝java模塊的話就不能顯示出效果，目前，Wordle的Web版本已不再適用于大多數(shù)人，建議安裝一個(gè)wordle的桌面版本，功能與之前一樣。由Wordle創(chuàng)建的詞云圖片自己可以隨意使用，可以打印出來(lái)或保存在桌面上。

對(duì)于零基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō)，用以上這些專用的工具來(lái)做一個(gè)詞云分析圖是個(gè)很好的選擇，便捷而強(qiáng)大，但也有不足之處，功能太專一，適用的范圍有限。對(duì)于略有基礎(chǔ)的人來(lái)說(shuō)，Python是個(gè)更好的選擇，因?yàn)镻ython有支持中文、開(kāi)源、免費(fèi)等特點(diǎn)。在Python環(huán)境下，通過(guò)安裝第三方wordcloud庫(kù)也能輕松地制作詞云圖，并對(duì)其進(jìn)行個(gè)性化的設(shè)置。

Python在制作詞云過(guò)程中可以設(shè)置的屬性有：

（1） font_path：? ? #字體路徑，不設(shè)置字體路徑不能正常顯示。

（2） background_color：? ? #設(shè)置背景顏色。

（3） mask：? ? #指定遮罩圖，即圖云的形狀。

（4） min_font_size：? ? #顯示的最小字體值，默認(rèn)為4。

（5） max_font_size：? ? #顯示的最大字體值，默認(rèn)為20。

（6） max_words：? ? #顯示詞的最大個(gè)數(shù)。

2.3 步驟

如今人民過(guò)上了日益美好的生活。書(shū)籍資源豐富，且有越來(lái)越多的免費(fèi)的在線讀書(shū)軟件。閱讀的重要性無(wú)人不曉，習(xí)近平總書(shū)記也曾在多個(gè)場(chǎng)合對(duì)讀書(shū)學(xué)習(xí)有過(guò)深刻的闡述。在一次文藝工作座談會(huì)上習(xí)總書(shū)記說(shuō)過(guò)“我年輕時(shí)讀了不少文學(xué)作品，涉獵了當(dāng)時(shí)能找到的各種書(shū)籍，不僅其中許多精彩章節(jié)、雋永文字至今記憶猶新，而且從中悟出了不少生活真諦?！钡侨绾卧诤迫鐭熀５臅?shū)籍資源中快速篩選感興趣的有價(jià)值的書(shū)籍呢，通過(guò)詞云圖可以滿足廣大讀者的需求，并給讀者充分的想象的空間，這也是在此研究詞云生成的原因。希望能夠用好看的詞云圖吸引讀者，讓讀者從讀者中來(lái)，到讀者中去。用Python做書(shū)評(píng)的詞云圖的具體操作步驟如下：

（1） 保存文本信息

（2） 中文分詞

（3） 提取關(guān)鍵詞

（4） 詞云生成

由于，保存文本信息的操作簡(jiǎn)單也比較簡(jiǎn)單，所以在此簡(jiǎn)單介紹兩種方法。第一種是以文本文件的格式保存在當(dāng)?shù)匚募A下。另一種是對(duì)確切指定的網(wǎng)址進(jìn)行數(shù)據(jù)抓取，獲取信息?？梢愿鶕?jù)指定的URL，抓取豆瓣網(wǎng)《看見(jiàn)》一書(shū)的最受歡迎的五星好評(píng)的書(shū)評(píng)信息，通過(guò)建立連接發(fā)送HTTP請(qǐng)求，利用Requests建立與服務(wù)器的連接，服務(wù)器收到請(qǐng)求后做出應(yīng)答。然后進(jìn)行頁(yè)面處理，先對(duì)HTML的源代碼進(jìn)行過(guò)濾和處理，分析出需要的信息，再對(duì)結(jié)果進(jìn)行整合，最后通過(guò)HTML可以看到《看見(jiàn)》一書(shū)書(shū)評(píng)。接下來(lái)重點(diǎn)介紹中文分詞的實(shí)現(xiàn)、提取關(guān)鍵詞的算法實(shí)現(xiàn)以及詞云生成的實(shí)現(xiàn)。

3 技術(shù)支持

3.1 中文分詞實(shí)現(xiàn)

Python的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)是安裝Python時(shí)默認(rèn)自帶的庫(kù)，是Python的一個(gè)組成部分，如turtle庫(kù)、time庫(kù)以及random庫(kù)等。Python還有許多下載后安裝才能使用的庫(kù)，稱為第三方庫(kù)。使用pip安裝第三方庫(kù)，pip是從屬于Python的，對(duì)應(yīng)的pip負(fù)責(zé)給對(duì)應(yīng)的Python安裝第三方模塊。

首先需要安裝Python的第三方庫(kù)，在命令提示符中輸入pip install jieba，安裝“結(jié)巴”分詞工具，以實(shí)現(xiàn)分詞?？梢酝ㄟ^(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的方式獲取書(shū)評(píng)信息，書(shū)評(píng)的URL網(wǎng)址為：www.book.douban.com/subject/20427187/reviews，如果要爬去大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行保存，爬蟲(chóng)一定是絕佳的方法，能大大提高工作效率。由于在此只需要的是一篇受歡迎的好評(píng)指數(shù)為五顆星的書(shū)評(píng)，不需要大量抓取數(shù)據(jù)，所以在此選擇把書(shū)評(píng)以文以book-review.txt為文件名，保存在自己建好的文件夾下，進(jìn)行操作，需要注意的是，要進(jìn)行分詞的文本文件必須為UTF-8編碼。具體的代碼實(shí)現(xiàn)如下：

filename = "book-review.txt"

with open（filename） as f：

mytext = f.read（）

import jieba

mytext = " ".join（jieba.cut（mytext））

print（mytext）

中文分詞技術(shù)如果能夠加入人為參與和主觀判斷，它的準(zhǔn)確性和有效性會(huì)有效提升。在對(duì)《看見(jiàn)》書(shū)評(píng)分詞時(shí)也有主觀參與的部分：自定義詞典的添加和無(wú)用詞的剔除。對(duì)于一些比較常見(jiàn)的詞jieba能夠自動(dòng)分辨出來(lái)，因?yàn)閖ieba有內(nèi)置的詞庫(kù)。對(duì)于jieba詞庫(kù)中沒(méi)有的詞，基于漢字成詞能力的隱馬爾科夫模型（HMM）和Viterbi算法，jieba有一定的新詞識(shí)別能力，但對(duì)于那些比較生僻的詞，通過(guò)自定義詞庫(kù)來(lái)添加，可以使分詞的正確率更高。根據(jù)jieba.load_userdict（file_name）添加自定義詞典，使用jieba.add_word（word，freq=None，tag=None）函數(shù)向自定義的詞典中添加新詞，通過(guò)主觀判斷，《看見(jiàn)》一書(shū)是現(xiàn)代文學(xué)作品，通俗易懂，且它的書(shū)評(píng)中也沒(méi)有太過(guò)于生僻的詞，所以沒(méi)有添加新詞的必要，但面對(duì)無(wú)用詞的剔除時(shí)，雖然jieba已經(jīng)過(guò)濾掉了大量的無(wú)用詞，但也有漏網(wǎng)之魚(yú)，所以《看見(jiàn)》書(shū)評(píng)分詞后人為干涉剔除了“為了”“除了”“東西”等沒(méi)有實(shí)際意義的詞。

3.2 提取關(guān)鍵詞的實(shí)現(xiàn)

jieba中文分詞實(shí)現(xiàn)了分詞、詞性標(biāo)注、關(guān)鍵詞提取。關(guān)鍵詞提取就是從大量文本信息中，找到最能代表此文本的詞，把它們抽取出來(lái)。并不是簡(jiǎn)單的來(lái)說(shuō)，一個(gè)詞出現(xiàn)的頻率越高，就越能表現(xiàn)文章的主旨，關(guān)鍵詞的提取需要用到具體的算法。Jieba關(guān)鍵詞提取涉及了兩種算法：TF-IDF算法和TextRank算法，重點(diǎn)研究TF-IDF算法的實(shí)現(xiàn)。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，詞頻-逆文件頻率），它是一種數(shù)值統(tǒng)計(jì)算法，用于反映一個(gè)詞對(duì)于語(yǔ)料中某篇文檔的重要程度。主要思想是：一個(gè)詞在一個(gè)文檔中出現(xiàn)的次數(shù)越多，即TF高;并且在所有文檔中出現(xiàn)的次數(shù)越少，即DF低（IDF高），越能夠代表這篇文章的主旨。

詞頻（term frequency，TF）指某一特定的詞在該文本文件中出現(xiàn)的次數(shù)。但需要注意的是一些通用的詞語(yǔ)對(duì)于主題沒(méi)有太大的作用，反而是一些出現(xiàn)頻率較少的詞更能表達(dá)文章的主題，所以不能單純使用TF算法。

公式：

[TF=某個(gè)詞出現(xiàn)的頻數(shù)所有詞出現(xiàn)的頻數(shù)之和]

逆向文件頻率（inverse document frequency ，IDF）指某一特定的詞在所有文件中出現(xiàn)的次數(shù)越少，它逆向文件頻率值越大，說(shuō)明它能很好地區(qū)分能力，具有代表性，一特定詞的IDF值，是由總文件數(shù)目除以包含該詞的所有文件的數(shù)目，再將得到的值取對(duì)數(shù)得到的。分母加1，是為了避免分母為零的情況。

公式：

[IDF=log （總文件數(shù)目包含該詞的文件的數(shù)+1）]

TF-IDF=TF * IDF，使用TF-IDF算法提取關(guān)鍵詞的算法可靠，因?yàn)樗軌蜻^(guò)濾掉常見(jiàn)的詞，保留重要的詞。以TF-IDF算法實(shí)現(xiàn)jieba中文分詞的關(guān)鍵代碼為：

from jieba import analyse

tfidf = analyse.extract_tags? ? # 引入TF-IDF關(guān)鍵詞抽取接口

keywords = tfidf（text）? ? ?# 基于TF-IDF算法進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取

print "keywords by tfidf："

for keyword in keywords：? ? # 輸出抽取出的關(guān)鍵詞

print keyword + "/"

TextRank算法要比TF-IDF算法復(fù)雜一些。它不是簡(jiǎn)單做加減乘除運(yùn)算，而是基于圖論和圖模型，對(duì)圖中的點(diǎn)計(jì)算權(quán)重，以權(quán)重值作為排序算法。權(quán)重高的語(yǔ)法單元可以作為關(guān)鍵詞。TextRank算法實(shí)現(xiàn)jieba中文分詞的關(guān)鍵代碼為：

from jieba import analyse

textrank = analyse.textrank? ? # 引入TextRank關(guān)鍵詞抽取接口

keywords = textrank（text）? ? ?# 基于TextRank算法進(jìn)行關(guān)鍵詞抽取

for keyword in keywords：? ? # 輸出抽取出的關(guān)鍵詞

print keyword + "/"

3.3 詞云生成實(shí)現(xiàn)

要實(shí)現(xiàn)詞云生成，首先為Python安裝第三方的詞云工具，在命令提示符中輸入pip install wordcloud，進(jìn)行安裝。由于wordcloud默認(rèn)的字體是英文的，不包含中文編碼，因此需要自己下載一個(gè)中文字體如：simsun.ttf（宋體），把simsun.ttf和《看見(jiàn)》書(shū)評(píng)book-review.txt放在同一個(gè)文件夾下。在分詞完成后，伴隨著提取關(guān)鍵詞也已經(jīng)完成了，接下來(lái)就詞云的關(guān)鍵步驟?？梢栽O(shè)置一些個(gè)性化的操作，首先可以設(shè)置mask的形狀，可以使用默認(rèn)的矩形，也可以選擇用書(shū)籍的封面，或是作者的圖片等自定義的背景遮罩，在詞云生成時(shí)選擇了以柴靜采訪時(shí)的一張圖片為mask，還可以設(shè)置最大字?jǐn)?shù)限制，最大字體和最小字體以及顏色等等，在此做了簡(jiǎn)單的設(shè)置如下。

from wordcloud import WordCloud（

background_color="white"，

max_words=62，

mask=bg，? ? ? ? ? ? #設(shè)置圖片的背景

max_font_size=50，

random_state=42，

font_path='simsun.ttf'? ?#中文處理

）.generate（mytext）

import matplotlib.pyplot as plt

plt.imshow（wordcloud，interpolation='lilinear'））? ? #開(kāi)始畫(huà)圖

plt.axis（"off"）? ? ?#為云圖去掉坐標(biāo)軸

圖2? 《看見(jiàn)》書(shū)評(píng)的詞云生成

4 結(jié)語(yǔ)

基于Python詞云生成并沒(méi)有那么簡(jiǎn)單，它需要一定的專業(yè)知識(shí)，首先它的環(huán)境配置就是一大難關(guān)，其次Python還有一些需要特別注意的語(yǔ)法點(diǎn)，但經(jīng)過(guò)仔細(xì)研究和學(xué)習(xí)，用Python做詞云還是可以實(shí)現(xiàn)的。雖然詞云有一定的局限性，但詞云的優(yōu)點(diǎn)和價(jià)值不容忽視。目前，已有用詞云技術(shù)報(bào)道全國(guó)兩會(huì)，讓公民可以一眼看懂那些晦澀難懂的報(bào)告;也有一些教育工作者開(kāi)始用詞云圖進(jìn)行英語(yǔ)詞匯教學(xué);還有一些主流報(bào)紙頭版詞云的微信公眾號(hào)，讓閱讀者通過(guò)詞云的方式快速了解主流報(bào)紙頭版內(nèi)容。不僅任何一本書(shū)的書(shū)評(píng)都可以做成漂亮的詞云圖，任何文本信息都可以做成詞云，方便用戶在互聯(lián)網(wǎng)上快速閱讀。也可以將這些詞云圖保存下來(lái)，放到朋友圈或是微博上，都是展示自己的極佳方式。把《看見(jiàn)》書(shū)評(píng)的詞云圖放在微博上，不僅獲得了大量的閱讀量，還得到了不少熟悉或陌生的朋友的評(píng)論和點(diǎn)贊。相信在未來(lái)一定會(huì)有越來(lái)越多的人看到詞云的價(jià)值，通過(guò)詞云來(lái)了解信息，認(rèn)識(shí)世界。

參考文獻(xiàn)：

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