【word2vec】python读取pdf文件，通过词向量寻找相关词语_python pdf中检索关键词并定位

1. 什么是Word2vec

对于自然语音处理而言，首先要做的就是将文字转换为计算机能看懂的数字，也就是说，将词语进行数字化。

（1）one-hot编码，比较常用的一种编码方式，又叫独热编码。

对于一个有n个词语的序列，建立一个有n项的数组，将其中一项，记为1，其他n-1项记为0。如若n=3，则对应的所有one-hot编码为：

一： 1，0，0
二： 0，1，0
三： 0，0，1

优势与劣势：

• 从数值上每个字典序转换后都是1，而且有且只有一个1，避免字典序带来的数值问题；被当作连续变量来训练时，可以代表出现的概率。

• 维度灾难，有多少个词语就要扩大到多少维度，词语数量较大时候计算机的计算量太大；无法度量词语之间的相似性。

（2）词向量word2vec

为了解决独热编码的主要缺点，引入词向量，很好的避免了维度灾难！

重要假设：文本中离得越近的词语相似度越高。基于该假设，使用CBOW和skip-gram来计算词向量矩阵。通常使用后者。

• CBOW：使用上下文词语来预测中心词

• skip-gram：使用中心词来预测上下文词语

对词向量的评估：

• 对比现实意义中相关度比较高的词语的词向量的相似度

• 对词向量进行可视化（可能使用PCA降维）

• 类比使用：国王 - 王后 = 男人 - 女人 ？

Word2Vec的缺点：

• 没有考虑多义词和全局的文本信息

• 不是严格意义上的语序

2. 本文的目标工作

本文欲通过某个领域的一组pdf文件，以及该领域的一些关键词，通过词向量相似度找到这些关键词的相关词语。

具体的工作流程图如下：

3. 文本分词

首先导入相关库：

# 导入相关库
import jieba
import re
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib
import gensim
from gensim.models import Word2Vec

（1）导入停用词

在源文本中，有大量的词语，如“年”、“月”等等这样的例子似乎与我们的目标并没有什么关系，因此我们选择在进行文本分析时，忽略掉这部分词语。停用词文件的格式应为一行一词。

stop = []
with open('stop_words.txt','r',encoding='utf-8-sig') as f :
    lines = f.readlines()  # lines是list类型
    for line in lines:
        lline  = line.strip()     # line 是str类型,strip 去掉\n换行符
        stop.append(lline)        # stop是一维列表形式

（2）导入自定义词典

不同专业领域有不同的专有名词，而这些往往并没有出现在jieba的内置词库里，因此我们便可以认为收集/写下一些词汇，而后进行导入。userdict.txt的格式应为一行一词。

jieba.load_userdict("userdict.txt")

当然，也可以添加单个词语：

jiaba.add_word('鸡你太美')

（3）读取pdf文本

首先导入读取pdf文本的相关库，本文采用pdfminer。

# 导入pdfminer相关库
from io import StringIO
from pdfminer.pdfinterp import PDFResourceManager
from pdfminer.pdfinterp import process_pdf
from pdfminer.converter import TextConverter
from pdfminer.layout import LAParams

而后，我们根据该库定义一个读取pdf文本的函数。

# 定义一个读取pdf的函数
def read_from_pdf(file_path):
    # 读取pdf文件
    with open(file_path,'rb') as file:
        resource_manager = PDFResourceManager()
        return_str = StringIO()
        lap_params = LAParams()
        device = TextConverter(resource_manager,return_str,laparams=lap_params)
        process_pdf(resource_manager,device,file)
        device.close()
        content = return_str.getvalue()
        return_str.close()
        return re.sub('\s+','',content) 

本文欲要处理50篇pdf，将其统一放置在一个文件夹内。为了方便遍历，我将其分别改名为1-50。遍历读取每一篇pdf，最终拼接一个大的文本。

position = " "  # 文件夹位置
txt = ''
for i in range(1,51):
    path = position + str(i) + '.pdf'
    temp = read_from_pdf(path)
    txt = txt + temp
    print("你已经读取好了第{}篇pdf".format(i))   # 标记一下读取到了第几篇pdf

（4）进行分词

值得注意的是，前文中我们读取pdf文本，最后合并为一个大的字符串。而我们以往常常逐行读取，而后进行分词，这样似乎能提高分词的运行效率，最终得到的结果是一个二维列表。

而这里的txt就是一行文本（不带换行符），显然无法使用这种方法。另外，后面我们调用word2vec函数，发现这个函数的参数sentence（分词列表）要求每一个元素均为列表，因此直接对txt使用jieba.lcut也是不合理的。综上，我们选择，对字符串进行500词一组的手动切割。

i = 0
flag = 1    # 标记是否读完文件
lines = []
while(flag == 1):
    if 500*(i+1) <= len(txt):
        line = txt[500*i:500*(i+1)]
    else:
        line = txt[500*i:len(txt)]
        flag = 0    # 读完文本后将flag标记为0，终止循环
    i = i + 1
    temp = jieba.lcut(line)  # 结巴分词 精确模式
    words = []
    for item in temp:
        # 过滤掉所有的标点符号
        item = re.sub("[\s+\.\!\/_,$%^*(+\"\'””《》]+|[+——！，。？、~@#￥%……&*（）：；‘]+", "", item)
        if len(item) > 0 and item not in stop:
            words.append(item)
    if len(words) > 0:
        lines.append(words)

4. 模型训练

# 调用Word2Vec训练
# 参数：size: 词向量维度；window: 上下文的宽度，min_count为考虑计算的单词的最低词频阈值
model = Word2Vec(lines,vector_size = 20, window = 2 , min_count = 3, epochs=7, negative=10,sg=1)
print("人工智能的词向量：\n",model.wv.get_vector('人工智能'))   # 测试一下，能否得出词向量

根据训练出来的模型，进一步去寻找已知关键词的相似词语。

# 将每一个种子词语的相似词存进dataframe结构
result = pd.DataFrame()
for i in range(len(keywords)):
    seed = keywords[i]
    try:
        list = [item[0] for item in model.wv.most_similar(seed, topn = 30)]
        result[seed] = list
    except:
        print("There is something error with the word {}".format(seed))
result.to_excel('result.xlsx')
result.head(20)

5. 模型评估

（1）PCA可视化

使用PCA对高维度的词向量进行降维，将其映射为二维向量，而后可视化展现在坐标系中。

# 将词向量投影到二维空间
rawWordVec = []
word2ind = {}
for i, w in enumerate(model.wv.index_to_key): #index_to_key 序号,词语
    rawWordVec.append(model.wv[w]) #词向量
    word2ind[w] = i #{词语:序号}
rawWordVec = np.array(rawWordVec)
X_reduced = PCA(n_components=2).fit_transform(rawWordVec) 
print(rawWordVec)           # 降维之前20维
print(X_reduced)            # 降维之后2维

加下来，对二维向量进行可视化：

# 绘制所有单词向量的二维空间投影
fig = plt.figure(figsize = (15, 10))
ax = fig.gca()
ax.set_facecolor('white')
ax.plot(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], '.', markersize = 1, alpha = 0.3, color = 'black')
# 绘制几个特殊单词的向量
words = ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']
# 设置中文字体 否则乱码
zhfont1 = matplotlib.font_manager.FontProperties(size=16)
for w in words:
    if w in word2ind:
        ind = word2ind[w]
        xy = X_reduced[ind]
        plt.plot(xy[0], xy[1], '.', alpha =1, color = 'orange',markersize=10)
        plt.text(xy[0], xy[1], w, fontproperties = zhfont1, alpha = 1, color = 'red')

（2）类比关系实验

# A－B＝？－ C
words = model.wv.most_similar(positive=['A', 'B'], negative=['C'])
print(words)

6. 不足和改进

（1）在读取pdf文本时候，本文使用的是pdfminer，以往我也使用过其它的库去解析pdf，但当进行批量处理时，往往仅一篇pdf就需要耗费十几秒甚至更长的时间，导致程序总体的运行时间很长。之后，我也查阅了相关资料，发现了以速度著称的PyMuPDF，在很大程度上优化了程序速度。

（2）在批量打开pdf时，我选择了对PDF进行改名。。。事后我也发现了使用python的os模块的相关函数可以获取所有文件名。

import os
filePath = ''
list = os.listdir(filePath)  # 返回一个包含所有文件名称的列表

（3）参数调优。可以进一步改善Word2Vec()函数的参数，通过比较模型评估的相关结果，以选出更优的参数组合。

7. 参考资料

【1】使用Python读取pdf文件

【2】jieba分词-强大的Python 中文分词库

【3】[白话NLP]什么是词向量

【4】【python-gensim】word2vec | 词向量 | 理论讲解+代码 | 文本分析

【5】官方参数解读

【6】使用Python操作PDF：常用PDF库总结