在 Python 中使用 Gensim 的 Phraser 包生成 Trigrams

Question

我有以下代码片段，是我在 this 教程的帮助下创建的，用于无监督情绪分析目的：

sent = [row for row in file_model.message]
phrases = Phrases(sent, min_count=1, progress_per=50000)
bigram = Phraser(phrases)
sentences = bigram[sent]
sentences[1]

file_export = file_model.copy()
file_export['old_message'] = file_export.message
file_export.old_message = file_export.old_message.str.join(' ')
file_export.message = file_export.message.apply(lambda x: ' '.join(bigram[x]))

file_export.to_csv('cleaned_dataset.csv', index=False)

因为现在我想要双字母和三字母，我尝试将其调整为：

sent = [row for row in file_model.message]
phrases = Phrases(sent, min_count=1, progress_per=50000)
bigram = Phraser(phrases)
trigram = Phraser(bigram[phrases])
sentences = trigram[sent]
sentences[1]

file_export = file_model.copy()
file_export['old_message'] = file_export.message
file_export.old_message = file_export.old_message.str.join(' ')
file_export.message = file_export.message.apply(lambda x: ' '.join(trigram[x]))

file_export.to_csv('cleaned_dataset.csv', index=False)

但是当我运行这个时，我得到 TypeError: 'int' object is not iterable，我认为这是指我对 trigram = Phraser(bigram[phrases]) 的调整。我正在使用 gensim 4.1.2。不幸的是，我没有计算机科学背景，我在网上找到的解决方案也无济于事。

Answer 1

一般情况下，最好在您的问题中包含（如有必要，稍后进行编辑）您收到的整个多行错误消息，包括任何 'traceback'显示涉及的文件名，line-numbers，和 lines-of-source-code。这有助于潜在的回答者准确地关注哪里出了问题。

此外，请注意 'towardsdatascience.com' 上的许多教程质量很差。我看不到你在没有注册的情况下链接的确切链接（我宁愿不注册），但是从你的代码摘录中，我已经看到了一些你正在尝试做的事情严重程度不同的问题：

（致命）如果要多次应用 Phrases 算法来组成比双字母组更长的短语，则不能重复使用为双字母组训练的模型。您需要在先前模型的输出上为每个新 level-of-combination 训练一个新模型。也就是说，trigrams Phrases 模型（必须训练）的输入必须是应用 bigram 模型的结果，因此它看到原始 unigrams & now-combined bigrams 的混合。
（不明智）通常，在这些 data-hungry 模型上使用低 min_count=1 很容易适得其反。他们需要很多例子，他们 statistical-methods 才能做任何明智的事情；丢弃最稀有的单词通常有助于加快处理速度、缩小模型并主要处理有足够示例来做一些可能明智的事情的标记。（使用示例很少或只有 1 个，结果可能看起来有点 random/arbitrary。）
（有点过时但不是大问题）在 Gensim 4+ 中，Phraser 实用程序 class – 它的存在只是为了优化 Phrases 模型，当你确定您完成了 training/tuning – 已重命名 FrozenPhrases。（旧名称仍然有效，但这表明教程最近没有更新。）

一般来说，请注意：没有大量数据，任何数量的 Phrases 应用程序的输出都可能不强。在所有情况下，它可能不会 'look right' 对人类的敏感性 – 因为它是纯粹的统计，co-occurrence 驱动。（虽然，即使它的输出看起来很奇怪，它有时也会对某些 info-retrieval/classification 任务有所帮助，因为它设法创建了有用的新功能，这些功能不同于单独的 unigrams。）

我的建议是：

仅在没有工作的情况下添加任何 Phrases 组合，因此您可以比较结果并查看它是否有帮助。
仅从二元语法开始，并通过仔细审查或严格评分确保 working/helping
如果您需要另一个级别的组合，请稍后添加，并确保使用 already-bigram-combined 文本初始化三元组 Phrases。

（不幸的是，我在当前的 Gensim 文档中找不到使用 two-level Phrases 的示例——我认为一些旧示例在文档简化工作中是 edited-out。但是在项目的测试源代码中有几个未使用 all-wrong 的示例 – 在文件 https://github.com/RaRe-Technologies/gensim/blob/develop/gensim/test/test_phrases.py 中搜索 trigram。但请记住，这些也不是最佳实践，因为重点最少的测试。）

在 Python 中使用 Gensim 的 Phraser 包生成 Trigrams

Generating Trigrams with Gensim's Phraser Package in Python

python

nlp

gensim

phrase