python通用論壇正文提取python論壇評論提取python論壇用戶信息提取
背景
參加泰迪杯數據挖掘競賽，這次真的學習到了不少東西，最後差不多可以完成要求的內容，準確率也還行。總共的代碼，算上中間的過程處理也不超過500行，代碼思想也還比較簡單，主要是根據論壇的短文本特性和樓層之間內容的相似來完成的。(通俗點說就是去噪去噪去噪，然後只留下相對有規律的日期，內容)
前期準備
-
軟件和開發環境： Pycharm，Python2.7，Linux系統
- 用的主要Python包： jieba， requests， BeautifulSoup， goose， selenium， PhantomJS， pymongo等(部分軟件的安裝我前面的博客有介紹)
網頁預處理
首先因為網站很多是動態的，直接用bs4是獲取不到有些信息的，所以我們使用selenium和phantomjs將文件保存在本地，然後再處理。
相關的代碼是
def save(baseUrl): driver = webdriver.PhantomJS() driver.get(baseUrl) # seconds try: element = WebDriverWait(driver, 10).until(isload(driver) is True) except Exception, e: print e finally: data = driver.page_source # 取到加載js後的頁面content driver.quit() return data
由於網頁中存在著大量的噪音（廣告，圖片等），首先我們需要將與我們所提取內容不一致的所有噪聲盡可能去除。我們首先選擇將一些帶有典型噪聲意義的噪聲標簽去除，比如script等，方法我們選擇BeautifulSoup來完成。
代碼大概是這樣
for element in soup(text=lambda text: isinstance(text, Comment)): element.extract() [s.extract() for s in soup(‘script‘)] [s.extract() for s in soup(‘meta‘)] [s.extract() for s in soup(‘style‘)] [s.extract() for s in soup(‘link‘)] [s.extract() for s in soup(‘img‘)] [s.extract() for s in soup(‘input‘)] [s.extract() for s in soup(‘br‘)] [s.extract() for s in soup(‘li‘)] [s.extract() for s in soup(‘ul‘)] print (soup.prettify())
處理之後的網頁對比
可以看出網頁噪聲少了很多，但是還是不足以從這麽多噪聲中提取出我們所要的內容
由於我們不需要標簽只需要標簽裏面的文字,所以我們可以利用BeautifulSoup提取出文字內容再進行分析
for string in soup.stripped_strings:
print(string)
with open(os.path.join(os.getcwd())+"/data/3.txt", ‘a‘) as f:
f.writelines(string.encode(‘utf-8‘)+‘\n‘)
可以看出來還是非常雜亂，但是又是十分有規律的。我們可以發現每個樓層中的文本內容實質上都差不多，可以說重復的很多，而且都是一些特定的詞，比如: 直達樓層, 板凳,沙發,等這類的詞，所以我們需要將這些詞刪掉然後再進行分析
我所用的方法是利用jieba分詞來對獲取的網頁文本進行分詞，統計出出現詞頻最高的詞，同時也是容易出現在噪聲文章中的詞語，代碼如下
import jieba.analyse
text = open(r"./data/get.txt", "r").read()
dic = {}
cut = jieba.cut_for_search(text)
for fc in cut:
if fc in dic:
dic[fc] += 1
else:
dic[fc] = 1
blog = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=1000, withWeight=True)
for word_weight in blog:
# print (word_weight[0].encode(‘utf-8‘), dic.get(word_weight[0], ‘not found‘))
with open(‘cut.txt‘, ‘a‘) as f:
f.writelines(word_weight[0].encode(‘utf-8‘) + " " + str(dic.get(word_weight[0], ‘not found‘)) + ‘\n‘)統計出來然後經過我們測試和篩選得出的停用詞有這些
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目前統計的詞大約200左右。
然後還有去除重復文本的工作
# 去重函數
def remove_dup(items):
pattern1 = re.compile(r‘發表於‘)
pattern2 = re.compile(‘\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2} \d{2}:\d{2}:\d{2}‘)
pattern3 = re.compile(‘\d{1,2}-\d{1,2} \d{2}:\d{2}‘)
pattern4 = re.compile(‘\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2} \d{2}:\d{2}‘)
pattern5 = re.compile(r‘[^0-9a-zA-Z]{7,}‘)
# 用集合來作為容器，來做一部分的重復判斷依據，另外的部分由匹配來做
# yield用於將合適的文本用生成器得到叠代器，這樣就進行了文本的刪除，在函數外面
# 可以用函數進行文本的叠代
seen = set()
for item in items:
match1 = pattern1.match(item)
match2 = pattern2.match(item)
match3 = pattern3.match(item)
match4 = pattern4.match(item)
match5 = pattern5.match(item)
if item not in seen or match1 or match2 or match3 or match4 or match5:
yield item
seen.add(item) # 向集合中加入item，集合會自動化刪除掉重復的項目在經過觀察處理後的網頁文本，我們發現還有一項噪聲無法忽略，那就是純數字。因為網頁文本中有很多純數字但是又不重復，比如點贊數等，所以我準備用正則匹配出純數字然後刪除。但是這樣就會出現問題...因為有些用戶名是純數字的，這樣我們會把用戶名刪掉的。為了解決這個問題我們使用保留字符數大於7的純數字，這樣既刪除了大部分的沒用信息又盡可能的保留了用戶名
相關的代碼如下
st = []
for stop_word in stop_words:
st.append(stop_word.strip(‘\n‘))
t = tuple(st)
# t,元組，和列表的區別是，不能修改使用（，，，，），與【，，，】列表不同
lines = []
# 刪除停用詞和短數字實現
for j in after_string:
# 如果一行的開頭不是以停用詞開頭，那麽讀取這一行
if not j.startswith(t):
# 如何一行不全是數字，或者這行的數字數大於7（區別無關數字和數字用戶名）讀取這一行
if not re.match(‘\d+$‘, j) or len(j) > 7:
lines.append(j.strip())
# 刪除所有空格並輸出
print (j.strip())處理之後的文本如下，規律十分明顯了
接下來就是我們進行內容提取的時候了
內容提取
內容提取無非是找到評論塊，而評論塊在上面我們的圖中已經十分清晰了，我們自然而然的想到根據日期來區分評論塊。經過觀察，所有的論壇中日期的形式只有5種（目前只看到5種，當然後期可以加上）。我們可以用正則匹配出日期所在的行，根據兩個日期所在行數的中間所夾的就是評論內容和用戶名來完成我們的評論內容提取。
傳入我們處理後的文本然後就匹配出日期所在行數
# 匹配日期返回get_list
def match_date(lines):
pattern1 = re.compile(r‘發表於‘)
pattern2 = re.compile(‘\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2} \d{2}:\d{2}:\d{2}‘)
pattern3 = re.compile(‘\d{1,2}-\d{1,2} \d{2}:\d{2}‘)
pattern4 = re.compile(‘\d{4}-\d{1,2}-\d{1,2} \d{2}:\d{2}‘)
pattern5 = re.compile(r‘發表日期‘)
pre_count = -1
get_list = []
# 匹配日期文本
for string in lines:
match1 = pattern1.match(string)
match2 = pattern2.match(string)
match3 = pattern3.match(string)
match4 = pattern4.match(string)
match5 = pattern5.match(string)
pre_count += 1
if match1 or match2 or match3 or match4 or match5:
get_dic = {‘count‘: pre_count, ‘date‘: string}
get_list.append(get_dic)
# 返回的是匹配日期後的信息
return get_list因為有回帖和沒有回帖處理方式也不一樣所以我們需要分類進行討論。因為我們知道評論的內容是在兩個匹配日期的中間，這樣就有一個問題就是最後一個評論的內容區域不好分。但是考慮到大部分的最後一個回帖都是一行我們可以暫取值為3（sub==3，考慮一行評論和一行用戶名），後來想到一種更為科學的方法，比如判斷後面幾行的文本密度，如果很小說明只有一行評論的可能性更大。
下面的代碼是獲取日期所在行數和兩個日期之間的行數差
# 返回my_count
def get_count(get_list):
my_count = []
date = []
# 獲取時間所在行數
for i in get_list:
k, t = i.get(‘count‘), i.get(‘date‘)
my_count.append(k)
date.append(t)
if len(get_list) > 1:
# 最後一行暫時取3
my_count.append(my_count[-1] + 3)
return my_count
else:
return my_count
# 獲取兩個時間所在的行數差
def get_sub(my_count):
sub = []
for i in range(len(my_count) - 1):
sub.append(my_count[i + 1] - my_count[i])
return sub接下來就要分類討論了
-
如果只有樓主沒有評論（即my——count==1），這個時候我們可以使用開源的正文提取軟件goose來提取正文。
- 如果有評論我們就需要根據sub的值來進行分類如果sub==2占多數（或者說比sub==3）占的多，那麽我們就認為可能是用戶名被刪掉，刪掉的原因有很多，比如去重的時候有人在樓中樓回復了導致用戶名重復被刪除，有可能該網站的標簽比較特殊用戶名在去標簽的時候刪除等，情況比較復雜且出現的頻率不太高，暫未考慮。何況不影響我們提取評論內容，只需分類出來考慮就行
<font color=#FF0000 size=4 face="黑體">
註意：下面余弦相似度這個是我開始的時候想多了！大部分情況就是：日期-評論-用戶名，後來我沒有考慮余弦相似度分類，代碼少了，精度也沒有下降。這裏不刪是想留下一個思考的過程。代碼看看就好，最後有修改後的源碼。
</font>
- 還有就是最常見的內容，就是sub==3占多數的情況。因為大部分的評論都是一行文本，所以我們需要考慮的的是sub==3的時候獲取的評論文本在哪一行。通俗來說就是這三行的內容是日期-評論-用戶名，還是日期-用戶名-評論呢？雖然大部分是第一種情況，但是第二種情況我們也不能忽略。怎麽判斷這兩種情況呢？這確實讓我思考了很長一段時間，後來想到可以用余弦相似度來解決這個問題.科普余弦相似度可以看這裏。簡單來說就是用戶名的長度都是相似的，但是評論的內容長度差異就非常大了。比如用戶名長度都是7個字符左右，但是評論的長度可以數百，也可以只有一個。所以我們可以兩兩比較余弦相似度，然後取平均，相似度大的就是用戶名了。這樣我們就可以區分出評論內容進行提取了！這就是主要的思想。剩下的就是代碼的實現了。
簡單貼一下相關的代碼
# 利用goose獲取正文內容
def goose_content(my_count, lines, my_url):
g = Goose({‘stopwords_class‘: StopWordsChinese})
content_1 = g.extract(url=my_url)
host = {}
my_list = []
host[‘content‘] = content_1.cleaned_text
host[‘date‘] = lines[my_count[0]]
host[‘title‘] = get_title(my_url)
result = {"post": host, "replys": my_list}
SpiderBBS_info.insert(result)
# 計算余弦相似度函數
def cos_dist(a, b):
if len(a) != len(b):
return None
part_up = 0.0
a_sq = 0.0
b_sq = 0.0
for a1, b1 in zip(a, b):
part_up += a1 * b1
a_sq += a1 ** 2
b_sq += b1 ** 2
part_down = math.sqrt(a_sq * b_sq)
if part_down == 0.0:
return None
else:
return part_up / part_down
# 判斷評論內容在哪一行（可能在3行評論塊的中間，可能在三行評論塊的最後）
def get_3_comment(my_count, lines):
get_pd_1 = []
get_pd_2 = []
# 如果間隔為3取出所在行的文本長度
test_sat_1 = []
test_sat_2 = []
for num in range(len(my_count)-1):
if my_count[num+1] - 3 == my_count[num]:
pd_1 = (len(lines[my_count[num]]), len(lines[my_count[num]+2]))
get_pd_1.append(pd_1)
pd_2 = (len(lines[my_count[num]]), len(lines[my_count[num]+1]))
get_pd_2.append(pd_2)
for i_cos in range(len(get_pd_1)-1):
for j_cos in range(i_cos+1, len(get_pd_1)):
# 計算文本余弦相似度
test_sat_1.append(cos_dist(get_pd_1[j_cos], get_pd_1[i_cos]))
test_sat_2.append(cos_dist(get_pd_2[j_cos], get_pd_2[i_cos]))
# 計算余弦相似度的平均值
get_mean_1 = numpy.array(test_sat_1)
print (get_mean_1.mean())
get_mean_2 = numpy.array(test_sat_2)
print (get_mean_2.mean())
# 比較大小返回是否應該按
if get_mean_1.mean() >= get_mean_2.mean():
return 1
elif get_mean_1.mean() < get_mean_2.mean():
return 2
# 獲取評論內容
def solve__3(num, my_count, sub, lines, my_url):
# 如果get_3_comment()返回的值是1，那麽說明最後一行是用戶名的可能性更大，否則第一行是用戶名的可能性更大
if num == 1:
host = {}
my_list = []
host[‘content‘] = ‘‘.join(lines[my_count[0]+1: my_count[1]+sub[0]-1])
host[‘date‘] = lines[my_count[0]]
host[‘title‘] = get_title(my_url)
for use in range(1, len(my_count)-1):
pl = {‘content‘: ‘‘.join(lines[my_count[use] + 1:my_count[use + 1] - 1]), ‘date‘: lines[my_count[use]],
‘title‘: get_title(my_url)}
my_list.append(pl)
result = {"post": host, "replys": my_list}
SpiderBBS_info.insert(result)
if num == 2:
host = {}
my_list = []
host[‘content‘] = ‘‘.join(lines[my_count[0]+2: my_count[1]+sub[0]])
host[‘date‘] = lines[my_count[0]]
host[‘title‘] = get_title(my_url)
for use in range(1, len(my_count) - 1):
pl = {‘content‘: ‘‘.join(lines[my_count[use] + 2:my_count[use + 1]]), ‘date‘: lines[my_count[use]],
‘title‘: get_title(my_url)}
my_list.append(pl)
result = {"post": host, "replys": my_list}
SpiderBBS_info.insert(result)
展望
提取的準確率應該要分析更多的bbs網站，優化刪除重復詞（太粗暴），優化停用詞，針對短文本沒回復情況的優化，準確提取樓主的用戶名等，無奈時間太緊無法進一步優化。才疏學淺，剛學了幾個月python，代碼難免有不合理的地方，望各位提出寶貴意見。
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