Как оставить только топ k самых частотных n-грамм в текстовом поле с помощью pandas?

Вопрос или проблема

import pandas as pd
from collections import Counter

corpus = ['is this text very frequent',
          'is this text very',
          'is this text',
          'is this',
          'is']

word_frequency = Counter(' '.join(corpus).split()).most_common()
top_3_frequents = [ii[0] for ii in word_frequency[:3]]

print(word_frequency)
# [('is', 5), ('this', 4), ('text', 3), ('very', 2), ('frequent', 1)]

print(top_3_frequents)
#.['is', 'this', 'text']



df = pd.DataFrame(corpus, columns=['text'])
df['frequents'] = df['text'].apply(lambda x:set(x.split()) & set(top_3_frequents))
df

Ответ или решение

Вопрос об обработке текстовых данных в pandas связан с задачей извлечения и удержания наиболее частых n-грамм из столбца текста в датафрейме. Это типичная задача в области обработки естественного языка (NLP), когда необходимо выделить наиболее значимые слова или фразы из текста для последующего анализа. В данном ответе подробно рассмотрим, как реализовать данную задачу в pandas, следуя подходу "Теория-Пример-Применение".

Теория

N-граммы и их частота:
N-граммы – это последовательности из N элементов (слов или символов), извлеченные из текста. Например, для текста "это тест" биграммы будут "это тест". Частотный анализ n-грамм позволяет выявить наиболее часто встречающиеся последовательности в текстах, что может быть полезно для задач таких как кластеризация, классификация текстов и извлечение ключевых фраз.

Подход к задаче:

1. Объединение текста: Сначала объединяем весь текст в единую коллекцию текстовых данных, чтобы учитывать все слова в каждом тексте для составления полного списка n-грамм.
2. Вычисление частоты: Использование Counter из коллекций Python для подсчета частоты появления каждой n-граммы в тексте.
3. Фильтрация топ n-грамм: Выбор только определенного количества самых частотно встречающихся n-грамм.
4. Применение фильтра: Для каждого текста в столбце извлекаем только те слова, которые принадлежат к отобранным топ частым n-граммам.

Пример

Давайте рассмотрим пример с уже предоставленным кодом:

import pandas as pd
from collections import Counter

# Определение набора текстов
corpus = ['is this text very frequent',
          'is this text very',
          'is this text',
          'is this',
          'is']

# Подсчет частоты отдельных слов
word_frequency = Counter(' '.join(corpus).split()).most_common()

# Выбор топ 3 самых частых слов
top_3_frequents = [ii[0] for ii in word_frequency[:3]]

print(word_frequency)
# Вывод: [('is', 5), ('this', 4), ('text', 3), ('very', 2), ('frequent', 1)]

print(top_3_frequents)
# Вывод: ['is', 'this', 'text']

# Создание датафрейма
df = pd.DataFrame(corpus, columns=['text'])

# Применение фильтрации для выделения топ 3 n-грамм в каждом тексте
df['frequents'] = df['text'].apply(lambda x: set(x.split()) & set(top_3_frequents))
df

Применение

Этот подход можно адаптировать для более сложных задач NLP. Например, его можно применять в сочетании с предварительной обработкой текста, такой как лемматизация или остановка слов, чтобы удалить шум или привести текст к базовой форме. Ведь необработанный текст может содержать вариабельность, из-за которой слова, имеющие одно и то же значение, могут иметь разную форму и, следовательно, неправильно интерпретироваться как уникальные n-граммы.

Здесь также можно улучшить процесс, расширив его до поддержания не только слов, но и фраз (биграммы, триграммы и так далее), что обеспечит более широкий контекст при анализе.

Теперь рассмотрим, как применять понятые принципы на практике с большими текстовыми массивами или в реальных данных. Например, для анализа отзывов о продуктах, можно использовать эту технику для выделения ключевых аспектов, наиболее часто обсуждаемых клиентами.

Записи в столбце текстов в pandas можно предварительно обработать посредством следующих техник:

• Очистка текста: Удаление пунктуации и прочих символов, которые не влияют на семантическую нагрузку текста.
• Нормализация текста: Приведение к нижнему регистру для унификации представления данных.
• Токенизация: Разбиение текста на отдельные составляющие (слова, символы).
• Удаление стоп-слов: Исключение часто встречающихся, но мало информативных слов, таких как "и", "в", "на" и т. д.

Следует также учитывать возможности для оптимизации, такие как многопоточная обработка для ускорения выполнения на больших объемах данных, а также использование более мощных библиотек для NLP, таких как NLTK или SpaCy, которые содержат инструменты для более тонкой настройки анализов текста.

В заключение, понимание частот н-грамм и умение правильно их извлекать из текста позволяет не только структурировать и анализировать большие объемы текстовых данных, но и глубже понимать скрытые тенденции и паттерны, что особенно ценно в таких приложениях, как поисковые системы, аналитика социальных сетей и системы рекомендации.