使用 Python 计算文件中的双字母(两个单词对)

Question

我想使用 python 计算文件中所有双字母（相邻单词对）的出现次数。在这里，我正在处理非常大的文件，所以我正在寻找一种有效的方法。我尝试在文件内容上使用带有正则表达式"\w+\s\w+"的计数方法，但事实证明它并不有效。

例如，假设我想计算文件 a.txt 中的双字母数，该文件具有以下内容：

"the quick person did not realize his speed and the quick person bumped "

对于上面的文件，双字母集及其计数将是：

(the,quick) = 2
(quick,person) = 2
(person,did) = 1
(did, not) = 1
(not, realize) = 1
(realize,his) = 1
(his,speed) = 1
(speed,and) = 1
(and,the) = 1
(person, bumped) = 1

我遇到了一个 Python 中的 Counter 对象示例，它用于计算 unigram（单个单词）。它还使用正则表达式方法。

示例如下所示：

>>> # Find the ten most common words in Hamlet
>>> import re
>>> from collections import Counter
>>> words = re.findall('w+', open('a.txt').read())
>>> print Counter(words)

上述代码的输出是：

[('the', 2), ('quick', 2), ('person', 2), ('did', 1), ('not', 1),
 ('realize', 1),  ('his', 1), ('speed', 1), ('bumped', 1)]

我想知道是否可以使用 Counter 对象来获取二进制图的计数。除计数器对象或正则表达式之外的任何方法也将受到赞赏。

Answer 1

一些

itertools魔法：

>>> import re
>>> from itertools import islice, izip
>>> words = re.findall("w+", 
   "the quick person did not realize his speed and the quick person bumped")
>>> print Counter(izip(words, islice(words, 1, None)))

输出：

Counter({('the', 'quick'): 2, ('quick', 'person'): 2, ('person', 'did'): 1, 
  ('did', 'not'): 1, ('not', 'realize'): 1, ('and', 'the'): 1, 
  ('speed', 'and'): 1, ('person', 'bumped'): 1, ('his', 'speed'): 1, 
  ('realize', 'his'): 1})

奖金

获取任何 n 元语法的频率：

from itertools import tee, islice
def ngrams(lst, n):
  tlst = lst
  while True:
    a, b = tee(tlst)
    l = tuple(islice(a, n))
    if len(l) == n:
      yield l
      next(b)
      tlst = b
    else:
      break
>>> Counter(ngrams(words, 3))

输出：

Counter({('the', 'quick', 'person'): 2, ('and', 'the', 'quick'): 1, 
  ('realize', 'his', 'speed'): 1, ('his', 'speed', 'and'): 1, 
  ('person', 'did', 'not'): 1, ('quick', 'person', 'did'): 1, 
  ('quick', 'person', 'bumped'): 1, ('did', 'not', 'realize'): 1, 
  ('speed', 'and', 'the'): 1, ('not', 'realize', 'his'): 1})

这也适用于惰性迭代对象和生成器。因此，您可以编写一个生成器，该生成器逐行读取文件，生成单词，并将其传递给ngarms以懒惰地使用，而无需读取内存中的整个文件。

Answer 2

zip()怎么样？

import re
from collections import Counter
words = re.findall('w+', open('a.txt').read())
print(Counter(zip(words,words[1:])))

Answer 3

您可以

简单地将Counter用于任何n_gram，如下所示：

from collections import Counter
from nltk.util import ngrams 
text = "the quick person did not realize his speed and the quick person bumped "
n_gram = 2
Counter(ngrams(text.split(), n_gram))
>>>
Counter({('and', 'the'): 1,
         ('did', 'not'): 1,
         ('his', 'speed'): 1,
         ('not', 'realize'): 1,
         ('person', 'bumped'): 1,
         ('person', 'did'): 1,
         ('quick', 'person'): 2,
         ('realize', 'his'): 1,
         ('speed', 'and'): 1,
         ('the', 'quick'): 2})

对于 3 克，只需将n_gram更改为 3：

n_gram = 3
Counter(ngrams(text.split(), n_gram))
>>>
Counter({('and', 'the', 'quick'): 1,
         ('did', 'not', 'realize'): 1,
         ('his', 'speed', 'and'): 1,
         ('not', 'realize', 'his'): 1,
         ('person', 'did', 'not'): 1,
         ('quick', 'person', 'bumped'): 1,
         ('quick', 'person', 'did'): 1,
         ('realize', 'his', 'speed'): 1,
         ('speed', 'and', 'the'): 1,
         ('the', 'quick', 'person'): 2})

<</div> div class="one_answers">

从 Python 3.10 开始，新的 pairwise 函数提供了一种滑动连续元素对的方法，因此您的用例只需：

from itertools import pairwise
import re
from collections import Counter
# text = "the quick person did not realize his speed and the quick person bumped "
Counter(pairwise(re.findall('w+', text)))
# Counter({('the', 'quick'): 2, ('quick', 'person'): 2, ('person', 'did'): 1, ('did', 'not'): 1, ('not', 'realize'): 1, ('realize', 'his'): 1, ('his', 'speed'): 1, ('speed', 'and'): 1, ('and', 'the'): 1, ('person', 'bumped'): 1})

<小时 />

中间结果的详细信息：

re.findall('w+', text)
# ['the', 'quick', 'person', 'did', 'not', 'realize', 'his', ...]
pairwise(re.findall('w+', text))
# [('the', 'quick'), ('quick', 'person'), ('person', 'did'), ...]

Answer 4

这个问题已经很久没有被提出并成功回答了。我从创建自己的解决方案的响应中受益。我想分享一下：

    import regex
    bigrams_tst = regex.findall(r"bw+sw+", open(myfile).read(), overlapped=True)

这将提供所有不会被标点符号打断的双字母。

Answer 5

可以使用

scikit-learn（pip install sklearn）的CountVectorizer来生成双元（或者更一般地说，任何ngram）。

示例（使用 Python 3.6.7 和 scikit-learn 0.24.2 进行测试）。

import sklearn.feature_extraction.text
ngram_size = 2
train_set = ['the quick person did not realize his speed and the quick person bumped']
vectorizer = sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer(ngram_range=(ngram_size,ngram_size))
vectorizer.fit(train_set) # build ngram dictionary
ngram = vectorizer.transform(train_set) # get ngram
print('ngram: {0}n'.format(ngram))
print('ngram.shape: {0}'.format(ngram.shape))
print('vectorizer.vocabulary_: {0}'.format(vectorizer.vocabulary_))

输出：

>>> print('ngram: {0}n'.format(ngram)) # Shows the bi-gram count
ngram:   (0, 0) 1
  (0, 1)        1
  (0, 2)        1
  (0, 3)        1
  (0, 4)        1
  (0, 5)        1
  (0, 6)        2
  (0, 7)        1
  (0, 8)        1
  (0, 9)        2
>>> print('ngram.shape: {0}'.format(ngram.shape))
ngram.shape: (1, 10)
>>> print('vectorizer.vocabulary_: {0}'.format(vectorizer.vocabulary_))
vectorizer.vocabulary_: {'the quick': 9, 'quick person': 6, 'person did': 5, 'did not': 1, 
'not realize': 3, 'realize his': 7, 'his speed': 2, 'speed and': 8, 'and the': 0, 
'person bumped': 4}