gensim进阶：TFIDF模型训练以及查找具体词汇的tfidf值_corpus_list = eval(corpus)

经过整整一天的不懈奋斗，我终于破解了gensim的语料导入！

首先把完整的训练模型和保存的代码放上：

from gensim import models
from gensim import corpora
from gensim.models import TfidfModel
 
with open("文件.txt","r"，encoding='utf-8') as f:
    txts = eval(f.read())  # 用eval()把字符串化的列表还原为列表
 
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
# print(corpus)
tf_idf_model = TfidfModel(corpus, normalize=False)
models.TfidfModel.save(tf_idf_model,'tfidf')         # 保存tfidf模型
with open('词典.txt', 'a', encoding='utf-8')as f1:
    f1.write(str(dictionary.token2id))               # 保存dictionary
with open('词频.txt', 'a', encoding='utf-8')as f2:
    f2.write(str(corpus))                            # 保存corpus

从训练好的模型中查询特定文本中特定词汇：

# 加载tfidf模型
tfidf = TfidfModel.load(r"0117tfidfnew")
 
# 查找tfidf
word_tf_tdf = list(tfidf[[(int(id), int(tf))]])
value = word_tf_tdf[0][1]

这里参考的是博文：（感谢大佬！大海捞针般的找到这一篇，非常有用！）python gensim 中 TF-IDF 的计算方法_iszhuangsha的博客-CSDN博客_gensim tf-idf

引入：基本概念

看了很多大佬写的gensim详解，首先要了解三个最简单基础的概念：导入语料（texts）、dictionary和corpus。

# 导入语料的格式（多个文本）
texts = [['文本1'],['文本2'],['文本3'],……,]]
 
# texts转换为gensim中进行计算的dictionary和corpus
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

dictionary是一个字典，其中包含了出现在全部文本中的所有词的id，一个词只有一个id，从0开始编号。

corpus是一个元组嵌套列表，表示了每个文本中词语对应的id及词频。

# dictionary的格式
dictionary  = {"词语1":"id1","词语2":"id2","词语3":"id3",……,"词语n":"idn"}
 
# corpus的格式
corpus = [[(文本1第1个词的id),(文本1第1个词的tf),(文本1第2个词的id),(文本1第2个词的tf),……,(文本1第n个词的id),(文本1第n个词的tf)],……,]]

特定词语tfidf查询原理

在已经保存好的tfidf模型中查询在特定文本中的特定词语的tfidf，需要进行好几次映射：

①从dictionary中查询词语的id

②从corpus中按照文件和id查询词语的tf（词频）

③按照（id，tf）的格式从模型中提取该词汇的tfidf值

我的解决方法非常粗暴：将dictionary和corpus重新编辑为一个嵌套词典，格式为：

idTfDict = {
"第1个文本的名称.txt":{"第1个词语的id":"第1个词语的tf值",……,"第n个词语的id":"第n个词语的tf"},
"第2个文本的名称.txt":{"第1个词语的id":"第1个词语的tf值",……,"第p个词语的id":"第p个词语的tf"},
……
"第m个文本的名称.txt":{"第1个词语的id":"第1个词语的tf值",……,"第q个词语的id":"第q个词语的tf"}
}

实现的代码是：

（顺带一提，如果corpus特别大（比如我自己导出的corpus有600多兆），直接使用eval()可能报错memory error，需要先将corpus进行几次拆分，再还原为列表，可参考我的另一篇博文gensim中corpus的列表化还原|大型嵌套列表字符串转为原列表_Yae Yang的博客-CSDN博客）

# 获取文本名称列表，作为idTF词典新的key
import os
file_list = os.listdir(r"存放多个文本的文件夹路径")
 
with open("词频.txt","r",encoding = "utf-8") as f:
    corpus = f.read()
    corpus_list = eval(corpus)
 
# 将两个列表合并为dictionary
idTfDict = dict(zip(file_list,corpus_list))

实现查询功能：

最后，实现先从词汇-id词典中查找id，再从id-tf词典中查找tf，再分别填入（id，tf）查找tfidf：

# 先用词语-id词典查找id
with open(r"C:\Users\27805\PycharmProjects\pythonProject3\词典new.txt", 'r+', encoding='utf-8') as f2:
    ids = eval(f2.read())  # id词典
    id = ids['词语']
 
# 用json读取id词频，查询tf
with open(r"C:\Users\27805\PycharmProjects\pythonProject3\idTf
Dict.txt",'r',encoding='utf-8') as f1:
    cont = f1.read()
    dic = json.loads(cont)
    tf = dic['文本.txt'][id]

tfidf = TfidfModel.load("tfidf")
word_tf_tdf = list(tfidf[[(int(id),int(tf))]])